市场需求挖掘

单机游戏市场营销数据挖掘分析——利用SQL 2008进行数据挖掘应用。班级：13级计算机科学与技术。姓名：崔，学号：133810135。姓名：谭，学号：133810142。

背景：数据挖掘的目的是从大量看似杂乱的数据中提取信息，揭示单机游戏营销中的关键需求。数据挖掘是有目的地收集和分析数据的过程，支持质量管理体系。在单机游戏的整个生命周期中，从市场调研到售后服务及最终处理，数据分析过程至关重要，以提升各个阶段的有效性。

随着科技进步，应用市场软件正成为数字化生活中不可或缺的一部分。

随着时间推移，人类所积累的数据量每月增长超过15%，这种情况下，仅依赖人类分析数据已经不再可行。据估计，全球信息量每二十个月翻倍，而数据库的数量和规模增长速度更快。数据挖掘技术成为了解这些数据的关键工具。

CIS-544 数据挖掘与机器学习课程项目：梦幻股票市场竞赛 项目目标： 通过开发复杂的机器学习算法，实现在 R 语言环境下自动进行股票交易（日内交易），并最大化初始资金。 竞赛规则： 团队合作： 学生两人一组参赛。 初始资金： 每位玩家获得 100,000 虚拟货币作为初始资金。 交易自动化： 所有交易必须通过 R 语言编程实现，完全自动化进行。 交易频率限制： 每分钟最多进行 2 次 API 调用，每天最多 300 次。 最低交易量： 每日必须完成至少 250 次成功交易（买入或卖出）。 交易时间段： 所有交易需在上午 10 点至下午 4 点之间进行。 交易失败惩罚： 每次交易失败将被罚款 1,000 虚拟货币。 交易量不足惩罚： 未达到每日最低交易量的账户，将在当天收盘后受到罚款。 错过交易惩罚： 每次错过交易机会将被罚款 100 虚拟货币。 资金清零规则： 每个交易日下午 4 点，账户余额大于 0 的将被清零。 交易平台限制： 所有买卖交易必须通过 AWS 平台进行。 单日交易限制： 同一天内与同一家公司的交易次数不得超过 30 次。 项目挑战： 设计高效的机器学习算法，准确预测股票价格走势。 优化交易策略，在满足规则限制的同时，最大化收益并最小化风险。 应对市场波动和突发事件，保持算法的稳定性和适应性。 项目收获： 深入理解机器学习算法在金融领域的应用。 提升 R 语言编程和数据分析能力。 培养团队合作和项目管理能力。

软件项目中需求演化频繁，对项目成功与否有重要影响。准确估算需求变更对项目的影响，能有效降低项目失败风险。如何量化新增需求的影响尤为关键。提出一种基于数据挖掘的方法，通过对新增需求与已有需求进行聚类分析，能够较为准确地预测新增需求将导致的代码量变化。

阐述了数据挖掘技术的相关概念，并结合电力系统的特点，分析了在电网企业中应用数据挖掘的必要性，详细探讨了数据挖掘在电网企业中的具体应用方向。

Hadoop作为大数据处理领域的主要技术，其市场策略日益受到关注和重视。随着数据规模的迅速增长，Hadoop在数据管理和分析方面展现出了强大的潜力。

随着技术的进步，精准市场营销在广州地区展示出卓越的效果。将深入探讨精准市场营销的策略与实施，涵盖了CRM数据分析、产品关联分析以及彩信与彩铃的增量销售模型建设。在省市场部、省数业中心、省业务支撑中心和广州分公司的共同努力下，精准市场营销在产品设计开发和营销执行评估方面取得了显著进展。

Storm 集群的性能取决于其组件可用的资源。 主要组件及其资源需求： Nimbus: 负责资源分配和任务调度，需要足够的内存和 CPU 资源来管理集群。 Supervisor: 负责在工作节点上启动和停止工作进程，需要足够的内存和 CPU 资源来监控工作进程。 ZooKeeper: 负责维护 Storm 集群的元数据信息，需要足够的内存和磁盘空间来存储数据。 Worker: 负责执行拓扑的任务，需要足够的内存和 CPU 资源来处理数据。 资源需求的影响因素: 拓扑复杂度: 拓扑越复杂，所需的资源就越多。 数据吞吐量: 数据吞吐量越高，所需的资源就越多。 消息大小: 消息越大，所需的网络带宽和内存就越多。 优化资源配置: 合理分配内存和 CPU 资源 根据工作负载调整 worker 数量 使用高效的数据序列化方式 优化网络配置