南京大数据研究院

数据仓库与知识发现在信息技术领域具有重要地位，尤其在大数据分析和商业智能中。南京大学的课程深入探讨了数据仓库的集中式存储系统，用于整合来自多源数据以支持企业决策。课程涵盖了数据仓库设计原则如星型、雪花型和星座模型，以及维度和事实表构建方法。此外，课程还介绍了数据挖掘的核心目标——从大数据中提取有用信息和知识，包括预处理、模式发现（分类、聚类、关联规则）、模式评估等阶段。学生通过使用工具如R语言、Python库（Pandas、NumPy、Scikit-learn）和SPSS Modeler等，学习如何应用数据挖掘技术解决实际问题。

南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程，帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议： 1. 课程教材和讲义：推荐使用《算法导论》（Introduction to Algorithms）等教材，涵盖排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等内容。 2. 课件和视频：复习课件和录播视频，理解算法设计和实现方法。 3. 习题集和答案：解析课后习题和历年期末试卷，熟悉考试题型和解题思路。 4. 在线资源：补充在线资源，提升复习效果。

本商业数据挖掘报告内容详尽，虽然发布较早，但仍具有借鉴意义。

2018秋季中科院数据挖掘刘莹教授课程第二次作业答案。

大数据系统测试挑战 大数据系统测试面临诸多挑战，包括但不限于： 数据规模庞大: 海量数据的处理对测试环境、测试数据生成以及测试执行效率提出更高要求。 系统复杂度高: 分布式架构、多样化组件以及复杂的处理流程加大了测试设计的难度。 性能要求严苛: 大数据系统通常需要满足高吞吐量、低延迟等性能指标，对性能测试提出了挑战。 大数据系统测试方法论 应对上述挑战，需要建立一套完善的大数据系统测试方法论： 测试阶段划分: 将测试过程划分为单元测试、集成测试、系统测试等不同阶段，分别针对不同层级进行验证。 测试类型选择: 根据测试目标选择合适的测试类型，例如功能测试、性能测试、可靠性测试等。

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本资源为科大数院的代数学基础入门教材，详细介绍了代数学的基本概念和方法。主要包括群理论、环理论、域理论以及Galois理论等重要内容。讨论了各理论的定义、性质、运算和应用，以及代数学在数论、代数几何学、表示论等领域的实际应用。帮助学生全面掌握代数学的基础知识，并理解其在实践中的重要性。

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

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