统计数据的描述性分析 一、实验目的 熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法，掌握基本统计命令：样本均值、样本中位数、样本标准差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数df、随机数生成rnd。 二、实验内容 1 、频数表和直方图 数据输入,将你班的任意科目考试成绩输入 >> data=[91 78 90 88 76 81 77 74]; >> [N,X]=hist(data,5) N = 3 1 1 0 3 X = 75.7000 79.1000 82.5000 85.9000 89.3000 >> hist(data,5)
2、基本统计量 1) 样本均值 语法: m=mean(x) 若x 为向量，返回结果m是x 中元素的均值； 若x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含x 每列数据的均值。 2) 样本中位数 语法: m=median(x) 若x 为向量，返回结果m是x 中元素的中位数； 若x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含x 每列数据的中位数3) 样本标准差 语法:y=std(x) 若x 为向量，返回结果y 是x 中元素的标准差； 若x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的标准差
std(x)运用n-1 进行标准化处理，n是样本的个数。 4) 样本方差 语法：y=var(x); y=var(x,1) 若x 为向量，返回结果y 是x 中元素的方差； 若x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的方差 var(x)运用n-1 进行标准化处理（满足无偏估计的要求），n 是样本的个数。var(x,1)运用n 进行标准化处理，生成关于样本均值的二阶矩。 5) 样本的极差（最大之和最小值之差） 语法：z= range(x) 返回结果z是数组x 的极差。 6) 样本的偏度 语法：s=skewness(x) 说明：偏度反映分布的对称性，s>0 称为右偏态，此时数据位于均值右边的比左边的多；s<0,情况相反；s 接近0 则可认为分布是对称的。 7) 样本的峰度 语法：k= kurtosis(x) 说明：正态分布峰度是3，若k 比3 大得多，表示分布有沉重的尾巴，即样本中含有较多远离均值的数据，峰度可以作衡量偏离正态分布的尺度之一。 >> mean(data) ,
关于两组数据的相关性分析我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解． 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤．把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解．通过典型相关系数及其显著性检验．选择典型成分分析两组变量的相关性．实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析．典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系．典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出．在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性．例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系．首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型
指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现．其次是样本数据的收集．最后，利用典型相关分析的原理进行研究． 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)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(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
使用Matlab对采样数据进行频谱分析 1、采样数据导入Matlab 采样数据的导入至少有三种方法。 第一就是手动将数据整理成Matlab支持的格式，这种方法仅适用于数据量比较小的采样。 第二种方法是使用Matlab的可视化交互操作，具体操作步骤为：File --> Import Data，然后在弹出的对话框中找到保存采样数据的文件，根据提示一步一步即可将数据导入。这种方法适合于数据量较大，但又不是太大的数据。据本人经验，当数据大于15万对之后，读入速度就会显著变慢，出现假死而失败。 第三种方法，使用文件读入命令。数据文件读入命令有textread、fscanf、load 等，如果采样数据保存在txt文件中，则推荐使用 textread命令。如 [a,b]=textread('data.txt','%f%*f%f'); 这条命令将data.txt中保存的数据三个三个分组，将每组的第一个数据送给列向量a，第三个数送给列向量b，第二个数据丢弃。命令类似于C语言，详细可查看其帮助文件。文件读入命令录入采样数据可以处理任意大小的数据量，且录入速度相当快，一百多万的数据不到20秒即可录入。强烈推荐！ 2、对采样数据进行频谱分析 频谱分析自然要使用快速傅里叶变换FFT了，对应的命令即 fft ，简单使用方法为：Y=fft(b,N)，其中b即是采样数据，N为fft数据采样个数。一般不指定N，即简化为Y=fft(b)。Y即为FFT变换后得到的结果，与b的元素数相等，为复数。以频率为横坐标，Y数组每个元素的幅值为纵坐标，画图即得数据b的幅频特性；以频率为横坐标，Y数组每个元素的角度为纵坐标，画图即得数据b的相频特性。典型频谱分析M程序举例如下： clc fs=100; t=[0:1/fs:100]; N=length(t)-1;%减1使N为偶数 %频率分辨率F=1/t=fs/N p=1.3*sin(0.48*2*pi*t)+2.1*sin(0.52*2*pi*t)+1.1*sin(0.53*2*pi*t)... +0.5*sin(1.8*2*pi*t)+0.9*sin(2.2*2*pi*t); %上面模拟对信号进行采样，得到采样数据p，下面对p进行频谱分析 figure(1) plot(t,p); grid on title('信号 p(t)'); xlabel('t') ylabel('p')
《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解. 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析. 典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又
如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究. 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助. 第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。 相关分析的作用： （1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。（2）把握相关关系的方向与密切程度。 （3）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。（4）相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度。spss提供的分析方法：简单相关分析的基本原理简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。（注：两个元素间呈现线性相关）两种表现形式： 1.相关图 在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何种关系的形式。散点图 pearson相关系数表 分析。两种指数的pearson系数值高达0.995，非常接近1；同时相伴概率p值明显小于显著性水平0.01，这也进一步说明两者高度正
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ea6210500.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
Matlab大数据处理2：硬盘访问.mat文件 分类：Matlab Hack2013-09-08 20:16 146人阅读评论(0) 收藏举报Matlab程序中经常要访问.mat文件，通常在作法是用load函数直接加载.mat文件。如果.mat文件非常大，超过了系统可用内存的时候该怎么办呢？Matlab2013b为提供了matfile函数，matfile函数可以通过索引直接访问.mat文件中的Matlab变量，而无需将.mat文件加载入内存。 matfile有两种用法： m = matfile(filename)，用文件名创建matfile对象，通过这个对象可以直接访问mat文件中的matlab变量。 m = matfile(filename,'Writable',isWritable)，isWritable开启或关闭文件写操作。 使用示例： 1. 向mat文件中写入变量 x = magic(20); m = matfile('myFile.mat'); % 创建一个指向myFile.mat的matfile对象 m.x = x; % 写入x m.y(81:100,81:100) = magic(20); % 使用坐标索引
2. 加载变量 filename = 'topography.mat'; m = matfile(filename); topo = m.topo; %读取变量topo [nrows,ncols] = size(m,'stocks'); %读取stocks变量的size avgs = zeros(1,ncols); for idx = 1:ncols avgs(idx) = mean(m.stocks(:,idx)); end 3. 开启写权限 filename = 'myFile.mat'; m = matfile(filename,'Writable',true); 或者 m.Properties.Writable = true;
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)
一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)
第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 习题6 一、选择题 1．设A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]，则min(max(A))的值是（）。B A．1 B．3 C．5 D．7 2．已知a为3×3矩阵，则运行mean(a)命令是（）。B A．计算a每行的平均值 B．计算a每列的平均值 C．a增加一行平均值 D．a增加一列平均值 3．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> x=[1,2,3,4]; >> y=polyval(x,1); 则y的值为（）。 D A．5 B．8 C．24 D．10 4．设P是多项式系数向量，A为方阵，则函数polyval(P,A)与函数polyvalm(P,A)的值（）。D A．一个是标量，一个是方阵 B．都是标量 C．值相等 D．值不相等 5．在MATLAB命令行窗口输入下列命令： >> A=[1,0,-2]; >> x=roots(A); 则x(1)的值为（）。 C A．1 B．-2 C． D． 6．关于数据插值与曲线拟合，下列说法不正确的是（）。A A．3次样条方法的插值结果肯定比线性插值方法精度高。 B．插值函数是必须满足原始数据点坐标，而拟合函数则是整体最接近原始数据点，而不一定要必须经过原始数据点。 C．曲线拟合常常采用最小二乘原理，即要求拟合函数与原始数据的均方误差达到极小。 D．插值和拟合都是通过已知数据集来求取未知点的函数值。 二、填空题 1．设A=[1,2,3;10 20 30;4 5 6]，则sum(A)= ，median(A)= 。 [15 27 39]，[4 5 6[ 2．向量[2,0,-1]所代表的多项式是。2x2-1 3．为了求ax2+bx+c=0的根，相应的命令是（假定a、b、c已经赋值）。为了
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证 《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文： 研究方向 姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘 邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文 1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授 研究生/博士 兼职 刘运强 1984.07 高级工程师 研究生/硕士 兼职
本学科方向近5年发表论文情况 序 号 论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究 邵艳华 （1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华 （1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.doczj.com/doc/ea6210500.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用 夏大文 （1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文 （1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文 （1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武 （1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武 （1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计 研究 龙飞 （1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况