《统计学》课程教学大纲
英文名：Statistics
课程类别：专业基础课
课程性质：专业课
学分：3学分
课时：54课时
前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论
主讲教师：徐健腾
选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007
课程概述：
本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。
教学目的：
通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。
教学方法：
使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易
懂，注重于对统计方法思想的阐述，结合大量的实际数据和实例说明统计方法的特点、应用条件和适用场合。强调计算机的应用，通过计算机来实现各章节大量的统计计算和分析任务，这不仅可减轻学生的计算负担，也可以提高其运用统计方法分析和解决问题的能力。
各章教学要求及教学要点：
第一章总论
（经济类、管理类专业）
课时分配：3课时
教学要求：
本章介绍了统计的概念、统计学的发展史，以及统计研究方法、统计学的内容和统计学的应用领域。通过本章的学习，要求同学们了解什么是统计，熟悉统计工作的程序和应用领域，同时对统计学发展的历史有个初步的了解。
教学内容：
第一节什么是统计学
一、统计的涵义
二、统计学的过去与现在
三、统计学的研究方法
四、统计学的内容
第二节统计学学有什么用
一、统计给我们智慧和力量
二、统计学在经济领域的应用
三、统计学在管理领域的应用
思考题：
1. 统计一词有哪几种涵义？它们之间的关系如何？
2. 简述统计学的学科体系。
3. 简述统计学的研究方法。
4. 统计在经济、管理中有什么作用？并举例说明。
第二章统计学的基本问题
（经济类、管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了统计学中的基本概念和常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法与模型构建。通过本章的学习，要求同学们掌握统计学中常用的术语，熟悉统计指标的概念、特点、种类与作用，同时对统计方法与模型的构建有个初步的认识。
教学内容：
第一节四个数据集及数据类型
一、四个常用数据集
二、数据类型Ⅰ
三、数据类型Ⅱ
第二节统计总体、个体与样本
一、统计总体与个体
二、统计的特点
三、样本
第三节标志、指标与变量
一、统计标志
二、统计指标
三、变量
第四节指标体系
一、统计指标体系
二、微观统计指标体系
三、宏观统计指标体系
思考题
1. 什么是统计总体与个体？二者之间有何关系？
2. 什么是数量标志与品质标志？什么是可变标志与不变标志？
3. 什么是变量？离散变量与连续变量有何区别？
4. 什么是统计指标？它有哪些基本特征？
5. 什么是统计指标体系？它的基本分类有哪些？
第三章统计资料的收集与整理
（经济类、管理类专业）
课时分配：６课时
教学要求：
本章介绍了统计数据的来源、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图。通过本章的学习，要求同学们了解统计数据的来源，掌握统计数据的搜集与整理方法，同时能熟练运用统计表和统计图来描述统计数据。
教学内容：
第一节统计资料的收集
一、统计资料及其来源
二、统计调查
第二节统计资料的整理
一、统计资料的审定
二、统计资料的分组
三、次数分布
第三节统计表与统计图
一、统计表
二、统计图
思考题
1. 统计报表制度和普查有何区别？
2. 重点调查、典型调查和抽样调查都属于非全面调查，它们各自的区别是什么？
3．简述统计整理的基本步骤。
4．什么是统计分组？它有什么基本要求？
5．统计表的种类有哪些？
6．直方图、折线图、曲线图和累计次数分布图是如何绘制的？
第四章数据的描述性分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了统计数据分布集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度。通过本章的学习，要求同学们掌握统计数据分布集中趋势和离散程度的测度方法，熟悉分布偏态与峰度的
测度方法。
教学内容：
第一节集中趋势的描述
一、数值平均数
二、位置平均数
第二节离散程度的描述
一、离散程度的绝对指标
二、离散程度的相对指标
三、数据的标准化
四、是非标志标准差
第三节分布的偏态与峰度
一、原点矩与中心矩
二、分布的偏态
三、分布的峰度
思考题
1. 怎样理解算术平均数在统计中的地位？
2. 简述算术平均数、众数与中位数的特点及应用场合。
3. 简述全距、平均差、标准差与方差的应用场合。
4．为什么要计算离散系数？
5．分布的偏态与峰度是如何测度的？
第五章指数
（经济类、管理类专业）
课时分配：5课时
教学要求：
本章介绍了加权指数的编制方法，以及如何利用指数对事物的数量变化进行描述和分析。通过本章的学习，要求同学们理解指数的性质和指数编制的基本问题，掌握加权综合指数和加权平均指数的编制方法，同时能熟练运用指数体系进行因素分析。
教学内容：
第一节指数的概念
一、什么是指数？
二、为什么要把数据转换成指数？
第二节指数的构造方法
一、简单综合指数
二、简单平均比率指数
三、拉氏指数和派氏指数
四、加权平均比率指数
五、指数公式优良性测试与指数体系
第三节指数的应用与调整
一、指数的调整作用
二、指数数例与基期更换
三、拉氏指数与固定权数
四、总指数与类指数
第四节几种常用的经济指数
一、消费者价格指数（CPI）
二、商品零售价格指数
三、股票价格指数
思考题
1. 什么是指数？它有哪些性质？
2. 编制加权指数时，确定权数需要考虑哪几个方面的问题？
3. 拉氏指数和帕氏指数各有什么特点？
4．加权综合指数与加权平均指数有何区别与联系？
5．居民消费价格指数有哪些作用？
6．常用的综合评价指数有哪些？
7．多指标综合评价指数是如何构建的？
第六章参数估计
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了统计推断的基本原理，抽样及抽样分布的基本概念、参数估计的基本方法以及参数估计量的评价标准、几种重要的区间估计等。通过本章的学习，要求同学们理解抽样与抽样分布的基本概念，掌握抽样原理和抽样估计的基本方法，同时能熟练运用这些原理和方法去解决各种抽样组织方法的误差计算及其估计问题。
教学内容：
第一节抽样推断的基本概念与原理
一、抽样推断的特点和作用
二、重复抽样与不重复抽样
三、抽样误差与抽样平均误差
四、抽样推断的理论基础
五、参数估计的基本步骤
第二节参数估计中的点估计
一、总体参数的点估计
二、点估计量的优良标准
第三节参数估计中的区间估计
一、参数估计的精度与抽样平均误差计算
二、参数估计的误差范围与概率度
三、总体参数的区间估计
第四节抽样组织方式及其参数估计
一、简单随机抽样
二、分层抽样
三、系统抽样
四、整群抽样
第五节必要样本容量的确定
一、平均数的必要样本容量
二、成数的必要样本容量
三、影响必要样本容量的因素
思考题
1. 理解抽样调查中常用的术语。
2. 样本估计量的优良标准是什么？
3. 抽样估计的误差范围与可靠程度是什么关系？
4．抽样估计的基本步骤是什么？
5．简述各种抽样组织方法的区别和计算方法。
6．影响样本容量的因素有哪些？
7．不同条件下样本容量的确定方法。
第七章假设检验
（经济类、管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了如何利用样本信息，对假设成立与否作出判断的一套程序。通过本章的学习，要求同学们理解假设检验的一般问题，掌握假设检验的步骤、内容和方法，同时能熟练运用假设检验方法来解决经济问题。
教学内容：
第一节假设检验概述
一、假设检验的基本思想
二、假设检验的步骤
三、两类错误和假设检验的规则
第二节总体均值的检验
一、单个正态总体均值的检验
二、两个正态总体均值之差的检验
三、两个非正态总体均值之差的检验
第三节总体成数的检验
一、单个总体成数的检验
二、两个总体成数之差的检验
第四节总体方差的检验
一、一个正态总体方差的检验
二、两个正态总体方差之比的检验
思考题
1. 假设检验与参数估计有什么相同点和不同点？
2. 什么是假设检验中的显著性水平？
3. 假设检验依据的基本原理是什么？
4．什么是假设检验中的两类错误？它们之间存在什么关系？
第八章非参数检验
（管理类专业）
课时分配：2课时
教学要求：
本章介绍了非参数检验的适用条件和常用的检验方法，重点简述了卡方检验的构建思想及检验方法。通过本章的学习，要求同学们理解非参数检验的的基本问题，掌握常用的检验方法，同时能熟练运用卡方检验方法解决实际问题。
教学内容：
第一节非参数检验概述
第二节单样本非参数检验
一、χ２检验
二、单样本K-S检验
三、符号检验
四、游程检验
第三节两个样本的非参数检验
一、列联表与χ２的独立性检验
二、两样本的K-S检验
思考题
1．什么是非参数统计？与参数统计相比,它有什么优缺点?
2．χ２检验的基本思想是什么？
3．K-S检验的基本思想是什么？单样本与双样本检验有什么不同?
第九章方差分析
（管理类专业）
课时分配：2课时
教学要求：
本章介绍了对多个总体均值是否相等这一假设进行检验。通过本章的学习，要求同学们理解方差分析的基本问题，掌握单因素方差分析和双因素方差分析的方法，同时能熟练运用方差分析方法解决实际问题。
教学内容：
第一节方差分析概述
一、方差分析中的常用术语
二、方差分析的基本思想
三、方差分析的基本假设
第二节单因素方差分析
一、单因素方差分析的数据结构
二、单因素方差分析的步骤
三、方差分析中的多重比较
第三节双因素方差分析
一、双因素方差分析的种类
二、无交互作用的双因素方差分析
三、有交互作用的双因素方差分析
一、指数曲线
二、幂曲线
三、双曲线
四、对数曲线
五、S形曲线
思考题
1. 方差分析的基本原理是什么？
2. 说明单因素方差分析中SST、SSE、SSA的含义及三者之间的关系。
3. 根据方差分析表说明方差分析的步骤。
4．如何进行方差分析中的多重比较？
5．双因素方差分析有哪些基本类型？
6．离差平方和如何分解？
7．单因素方差分析与双因素方差分析有何区别？它们各自运用于什么场合？
第十章相关与回归分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了变量间的相关关系、一元线性回归模型、多元线性回归模型、可化为线性的曲线回归模型。通过本章的学习，要求同学们理解变量间的相关关系，掌握相关系数的测定、一元线性回归模型的建立，了解多元线性回归模型和曲线回归模型建立的基本原理。
教学内容：
第一节相关分析
一、相关关系的概念及分类
二、相关关系的识别
第二节等级相关分析
一、Spearman等级相关系数
二、Kendall等级相关系数
第三节一元线性回归分析
一、一元线性回归
二、参数的最小平方法估计
三、对一元回归方程的评价
四、一元回归方程的预测区间
第四节多元线性回归分析
一、多元线性回归模型
二、多元回归模型的参数估计
三、对多元线性回归方程的评价
第五节非线性模型
一、直接代换法
二、间接代换法
思考题
1. 什么叫相关关系？相关与函数有何联系与区别？
2．什么叫相关系数？如何计算相关系数？相关系数如何判定？
3．最小平方法在回归分析中有什么作用？
4. 对于回归直线，讨论它的显著性有什么意义？
5．一元线性回归方程中，两个回归参数有何意义？
第十一章多元统计分析
（经济类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了主成分分析、因子分析、聚类分析及判别分析等基本方法。通过本章的学习，要求同学们掌握四种分析方法的一般理论和基本方法。
教学内容：
第一节主成分分析
一、基本思想
二、数学模型
三、模型的求解
四、主成分的性质
五、基本步骤与应用实例
第二节因子分析
一、基本思想
二、数学模型
三、因子载荷的统计含义
四、因子的求解
五、因子得分
六、基本步骤与应用实例
第三节聚类分析
一、基本思想
二、统计量
三、分类方法
四、基本步骤与应用实例
第四节判别分析
一、基本思想
二、基本方法
三、判别效果的评价
四、基本步骤与应用实例
思考题
1．简述主成分的概念及其几何意义。
2．例举样本主成分的性质。
3．比较因子分析和主成分分析模型的关系，说明它们的相似和不同之处。
4．简述系统聚类法的基本思想及主要步骤。
第十二章时间序列分析
（经济类、管理类专业）
课时分配：6课时
教学要求：
本章介绍了一些传统的时间序列分析方法，包括时间序列中各观察值的对比分析和时间序列的构成分析。通过本章的学习，要求同学们理解时间序列的概念、构成要素、作用及编制原则，掌握时间数列的对比分析、时间序列的长期趋势分析和时间序列的季节变动分析，了解时间序列循环波动分析的基本原理。
教学内容：
第一节时间序列及其因素分解
一、时间序列的类型
二、构成因素
三、时间序列的数学模型
第二节时间序列的描述性分析
一、图形描述
二、指标分析
第三节因素分析
一、长期趋势分析
二、季节变动分析
三、循环波动分析
思考题
1. 什么是时间序列？它分为哪几种类型
2. 根据时点序列计算序时平均数的基本思想是什么？
3．试述定基发展速度与环比发展速度的关系。
4．时间序列构成因素有哪些？
5．何平均法计算平均发展速度的基本原理是什么？该方法具有什么特点？
6．简述移动平均法的基本思想。
7．直线与指数曲线有何不同？
8．如何根据具体的时间序列选择适当的趋势线？
9．简述季节变动分析的基本原理。
10．什么是循环变动？
第十三章统计决策
（经济类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了统计决策的基本概念，重点介绍了风险型决策、贝叶斯决策和不确定型决策的基本方法。通过本章的学习，要求同学们理解统计决策的意义和原则，掌握统计三种决策的一般理论和基本方法。
教学内容：
第一节统计决策概述
一、决策的概念
二、决策的步骤
第二节风险型决策方法
一、损益矩阵
二、以期望值为标准的决策方法
三、以合理性为标准的决策方法
四、以最大可能性为标准的决策方法
五、决策树
六、敏感性分析
第三节贝叶斯决策方法
一、贝叶斯定理
二、贝叶斯决策分析
思考题
1．什么是统计决策？统计决策需要具备哪些条件？
2．简述统计决策的一般步骤。
3．什么是风险型决策？
4．什么是不确定型决策？它与风险型决策有何不同？
5．贝叶斯决策的特点是什么？
第十四章统计质量管理
（管理类专业）
课时分配：4课时
教学要求：
本章介绍了质量管理的发展历史，并就帕累托图、鱼剌图、Ｘ－Ｒ图的绘制作扼要介绍，最后简述了工序能力指数的计算。通过本章的学习，要求同学们了解质量管理的发展历史，掌握三种质量管理图的绘制方法，熟悉工序能力指数的计算方法。
教学内容：
第一节质量与质量管理
一、质量与质量波动原因
二、质量管理与统计质量管理
三、质量管理的简要历程
第二节质量管理中的两个常用图形
一、帕累托图
二、鱼刺图
第三节统计过程控制图
一、计量值控制图
二、计数值控制图
三、控制图的观察分析
第四节工序能力分析
一、工序能力指数
二、工序能力评价
三、控制图
思考题
1．简述x－R控制图的制作步骤。
2．当控制图制作完成后，你如何判断生产状态？
3．为什么计算工序能力指数？如何计算？
附录：参考书目
1. 钱伯海、黄良文，《统计学》，成都，四川人民出版社，1999年
2. 冯莉，《社会经济统计学原理》，成都，四川人民出版社，2000年
3. 吴可杰等，《统计学原理修订本》，南京，南京大学出版社，1999年
4. 李洁明等，《统计学原理》，上海，复旦大学出版社，1998年
5. 唐庆银，《新编统计学原理》，上海，立信会计出版社，1998年
6. 庞皓等，《统计学》，成都，西南财经大学出版社，1998年
7. 施建军，《统计学教程》，南京，南京大学出版社，1992年
8. 朱龙杰，《统计学原理》，南京，东南大学出版社，1990年
9. 徐国祥，《管理统计学》，上海，上海财经大学出版社，1995年
10. 冯丽云，《现代市场调查与预测》，北京，经济管理出版社，1998年
11. 王鸿儒，《Excel在统计中的应用》，北京，中国铁道出版社，2004年12．贾俊平等，《统计学》，北京，中国人民大学出版社，2000年
13. 管于华等，《统计学》，北京，高等教育出版社，2005年8月
廊坊师范学院 《数据挖掘》课程论文 题目：国内游客总人数的时间序列分析学生姓名：xxx 任课老师：曹慧荣 院别：数学与信息科学学院 系别：信息与计算科学系 专业：信息与计算科学 年级：2011级本科1班 学号：xxxxxxx 完成日期2014年6月18日
数据挖掘本科生课程论文 论文题目：国内游客总人数的时间序列分析 摘要：研究的问题：通过对国内游客总人数的变化研究，研究各年人数的变化规律，挖掘有价值的信息.研究的方法：时间序列分析与预测，建立霍特双参数指数平滑模型，对历年的旅游总人数进行分析.得到的结论：旅游人数逐年上升，中国旅游业的前景非常的可观，中国旅游产业发展到一个新阶段，同时也从侧面反映了人们的物质生活条件的提高. 关键词：旅游总人数；时间序列；预测；霍特双参数指数平滑模型.
Title：Time Series Analysis of the Domestic Total Number of Visitors Abstract：Research: Through the study of changes in the total number of domestic tourists, the number of studies each variation, the excavation of valuable information. Methods: Time series analysis and forecasting, establish Holt two-parameter exponential smoothing model, the total number of tourists over the years analyzed. The conclusion: the number of tourists increased year by year, the prospects of China's tourism industry is very impressive, China's tourism industry to a new stage, but also from the reflection of the improvement of people's material living conditions. Keywords：The total number of tourist;Time series;Forecast;Holt two-parameter model.
数据挖掘技术教学大 纲
《数据挖掘技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教育目标 （一）总体目标 数据挖掘是高级数据处理和分析技术。通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标 1. 能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计 2. 能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型 3. 能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘 三、课程学时分配 四、课程内容 第一章数据挖掘和Clementine使用概述 【教学内容】 1.1 数据挖掘的产生背景 1．数据挖掘产生的背景 2．数据挖掘的发展 3. 数据挖掘概述 1.2 什么是数据挖掘 1. 数据挖掘概念 2. 数据挖掘分类
3. 数据挖掘体系结构 1.3 Clementine软件概述 1. Clementine的配置 2. Clementine操作基础 【学习目标】 本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。因此，主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展 2．数据挖掘基本知识 3．数据挖掘功能 4. 数据挖掘应用 5. 数据挖掘的热点问题 6. 熟悉Clementine软件 【重点、难点】 1．重点： （1）数据挖掘概念 （2）数据挖掘分类 2．难点：Clementine操作基础 【教学方法】 1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范； 2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对
数据挖掘工程师工作的职责概述 1 职责： 1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题; 2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用; 3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具; 4、完成领导安排的其他工作。 任职要求： 1、计算机、统计学、数学相关专业，本科及以上学历; 2、3年及以上相关工作经验，985和211大学的优秀毕业生可放宽至2年以上; 3、熟悉PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术; 4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验; 7、具备较强的独立解决问题的能力，勤奋敬业、主动性和责任心强。 2 职责： 1、水务行业的数据分析、数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析; 2、按需完成基础数据的清洗、整合与去噪，为分析与建模提供支撑。 3、根据业务需求构建合适的算法及通过数据挖掘、机器学习等手段不断优化策略及算法。 4. 跟踪学习新的建模和数据挖掘技术，与同事共享知识和经验。 任职要求：
1. 计算机、数学、物理等相关专业本科及以上学历， 211、985高校优先 2.具有数据挖掘、机器学习、概率统计基础理论知识，熟悉并应用过常用分类、聚类 等机器学习算法; 3.熟练掌握R编程，熟悉数据库开发技术，并有实际生产使用经验者优先; 4. 学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力，工作认真负责，沟通能力良好，团队合 作意愿强，诚实、勤奋、严谨。 3 职责： 1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现; 2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模，快速迭代算法，提升算法效果; 3、参与搭建和实现大数据平台下的算法处理程序; 4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘; 5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和 实现。 【职位要求】 1、2021届应届毕业生，本科及以上学历，985/211毕业院校优先考虑，计算机软件、通讯相关专业; 2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言; 3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法; 4、有R语言开发能力优先; 5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。 4 职责： 1、根据公司自主产品需求，研究设计相应数据挖掘方案及算法，分析数据，设计方案，构建原型，快速实现对于数据分析、挖掘的需求;
西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲 数据挖掘 一、说明 （一）课程性质 数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。 （二）教学目的 数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。 （三）教学内容 本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容 （四）教学时数 本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。 （五）教学方式 本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。 二、本文 第一章数据挖掘概述 教学要点： 1.理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。 2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。 3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。 教学时数： 3学时。 教学内容： 第一节什么是数据挖掘（0.5学时） 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时） 关系数据库、数据仓库、事务数据库 第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时） 关联分析、分类和预测、聚类分析 第四节数据挖掘系统的分类（1学时） 数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。即，根据数据挖掘的功能，如特征、区分、
数据挖掘考试题 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
数据挖掘考试题 一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 B.K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇
C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇 C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 A.Min B.Max C.Group Average D.MST 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并
《数据分析与数据挖掘实训》课程论文模板 班级：学号：姓名：开课学院：理学院考试形式：开卷任课教师：
小论文题目黑体小二居中 张三信计091 摘要 “摘要”用黑体小三号,居中。"摘要"设置段前为8行,段后为1行。摘要的字数要求150字，用宋体五号。"关键词"用黑体(Times New Roman粗体)小五号,内容用宋体五号或小四号(Times New Roman体),包含3至5个字或词组,中间用逗号分隔,结束时不用标点符号。关键词与摘要相距1行。 关键词计算机，信计，经信 1一级标题,用黑体小二号 正文中所有非汉字均用Times New Roman体。1、字间距 设置为"标准",段落设置为"单倍行距"。2、段落采用三级标题, 用阿拉伯数字连续编号,例如1,1.1,1.1.1。每一段落的标题为一
级标题,用黑体小二号。段前距为0行,与紧接其后的文字或二 级标题间距为1行。 2 第二个一级标题,用黑体小二号 2.1二级标题用宋体四号 二级标题用宋体四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。 2.1.1三级标题用黑体小四号 三级标题用黑体小四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。正文用宋体五号或小4号。 4、表名位于表的正上方,用宋体小五号粗体;图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 表1-1 学生成绩 学号姓名年龄成绩图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 图1-1 瑞星卡卡 5、数学公式用斜体,注明编号。
sina+sinb=sinc (1-1) csina+csinb=sinc (1-2) 6、页眉从正文开始。页眉左端顶格为该篇文章的标题,右端右对齐为页码,用阿拉伯数字。参考文献用黑体小二号，左缩进为0，段前设置为0行,段后设置为1行,著录的内容应符合国家标准。 主要格式如下: 期刊:[序号]作者(用逗号分隔).题名.刊名,出版年,卷号:(期号),起始页码～终止页码 书籍:[序号]作者(用逗号分隔).书名.版本号(初版不写).出版地:出版者,出版年 论文集:[序号]作者(用逗号分隔).题名.见(英文用In):主编.论文集名. 出版地:出版者,出版年,起始页码－终止页码 学位论文:[序号]作者.题名[博士(硕士/学士)学位论文].保存地:保存单位,授予年 参考文献 [1] 张三,李四.计算机在初级会计电算化中的应用, 计算机研究进 展,2009,34(3):12-20 [2] 王珊,萨世轩.数据库原理及应用.第四版.北京.高等教育出版 社.2004 [3] 万明,李恪.数据挖掘在上海世博会中的应用.华东理工大学.高性 能计算国际会议.上海.高等教育出版社,2011,10-23
《大数据》课程教学大纲 适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号： 先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64 一、课程性质、目的与要求 课程性质：专业必修课。 课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。 二、教学内容 理论总学时：36学时 第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。 重点：大数据的定义、研究内容与应用。 难点：无。 第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数
据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。 重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。 难点：ETL工具Kettle的实际应用。 第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。 重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。 难点：数据挖掘算法的综合应用。 第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。 难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。 第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。 重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。难点：R语言与数据挖掘。 第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。 难点：人工神经网络。 第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。
数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。能够这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理
2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus 科属的两种具体植物及其分布地区。从中能够看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。 2.2数据变换 本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。具体思想如下： 数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。步骤如下： 1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序能够自己定，确定后不能改变)。
海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：
目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)
1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
《统计学》课程教学大纲 英文名：Statistics 课程类别：专业基础课 课程性质：专业课 学分：3学分 课时：54课时 前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论 主讲教师：徐健腾 选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述： 本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。 教学目的： 通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。 教学方法： 使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易