GMIN313 蒙彼利埃科学大学数据挖掘项目发布

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

本项目提供数据挖掘和搜索引擎相关研究，由 PUC 米纳斯吉拉斯联邦大学计算机科学课程创建。 使用说明：1. 运行 set-charset.bat 在系统环境中添加变量 JAVA_TOOL_OPTIONS2. 运行 scriptBDD/database.sql 创建数据库3. 在 IDE 中导入项目4. 确保连接数据库的数据正确（主文件）5. 运行项目 相关文档可参阅项目中：

欢迎来到我的 Yandex Praktikum 项目仓库！我是 Marat Zastavnichenko，一个数据科学爱好者，正在通过 Yandex.Praktikum 在线学校学习数据科学。 在这里，我分享了一些个人认为最有趣的项目，每个项目都展示了我在学习过程中的成长和探索。您可以在每个项目的自述文件中找到详细描述，并按照项目文件夹编号顺序见证项目的复杂度逐步提升。 项目概览： 研究分析 - 公寓价格：运用可视化工具和相关性分析，探索影响公寓价格的关键因素。主要库：numpy, pandas, matplotlib 统计分析 - 电话资费计划：化身电信公司分析师，分析两种资费计划的盈利能力，并使用统计假设检验评估差异的显著性。 期待与您交流，共同进步！

奥萨卡拉萨尔大学的学生正在进行一个数据挖掘项目。

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

在信息技术领域，特别是数据分析与挖掘方面，欺诈检测是一项至关重要的任务。密歇根州立大学的CSE881数据挖掘课程通过名为“FraudResumeDetection”的项目，深入探讨如何利用文本挖掘技术识别简历中的欺诈行为。这个项目主要使用C++编程语言，揭示了在大量简历数据中检测不诚实信息的策略和技术。项目的目标是提高企业招聘过程的效率和准确性。