北京交通大学研究生课程大数据技术基础及应用综合实验报告

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第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

北京交通大学管理信息系统第四章测试答案1. ERP系统的核心功能模块是( )。 A.BPR B.MIS C.MRPII D.CIMS正确答案：C2. 闭环的MRP是在MRP的基础上发展起来的一种管理信息系统，它的特点是在MRP的基础上增加了（ ）A.能力计划和执行计划功能 B.信息处理功能 C.库存计划管理功能 D.自动控制和反应功能正确答案：A3. CRM的商务智能是一种通过（ ）产生报表，并对报表进行分析和决策支持的工具。A.客户信息管理 B.数据挖掘 C.统计分析 D.问卷调查正确答案：B4. 以下不属于物联网关键技术的是：（ ）A.移动通信 B

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

在数据挖掘研究生课程中，学生将学习如何从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘是一个跨学科的技术，融合了统计学、机器学习、数据库系统和计算机科学等多个领域的理论与方法。课程使学生掌握数据挖掘的基本概念、技术及其实际应用，解决实际问题。数据预处理尤为重要，包括数据清洗、转换、集成和规约等步骤，以确保后续分析的有效性和准确性。分类方法如决策树、随机森林、支持向量机等用于预测模型构建；聚类方法如K-means、DBSCAN用于发现数据集中的自然群体；关联规则学习如Apriori和FP-Growth则用于发现项之间的频繁模式。此外，还涉及到序列模式挖掘、时间序列分析、网络分析等技术。学生将使用工具如R语言、Python和开源工具如Weka、Scikit-learn进行数据挖掘，提升实际操作能力。特征选择和模型评估是课程的重点，有助于提高模型效率和性能评估。同时，课程也关注隐私保护和伦理问题，强调在数据分析中遵循法规和尊重个人隐私。项目实践是课程的核心环节，通过实际案例培养学生解决问题的能力。

本资料详细介绍了中国研究生数学建模竞赛常用的基础算法，包括粒子群算法、马尔可夫链、模拟退火法、小波分析、神经网络和遗传算法的原理及其在matlab中的应用代码和实例。

大数据实验报告主要涵盖了HDFS操作的基本内容和实践要求。通过学习HDFS的角色及其Shell命令和Java API的使用，深入理解了如何高效地处理大规模数据集。实验环境包括Linux操作系统和Eclipse作为Java开发环境，确保了实验的稳定性和性能。具体实验内容包括文件操作（上传、下载、追加、删除）、目录操作（创建、删除）、文件信息查询等，成功实现了文件的移动和信息显示。在实验过程中还解决了数据库连接问题，确保了实验顺利进行。

深入理解PPT中的RDD算子

数据库课程的实验报告，内容详尽，只需导入配置即可使用。