《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 (1)
1.2关联规则 (2)
1.2.1关联规则的概念 (2)
1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (3)
2.用Matlab实现关联规则 (5)
2.1Matlab概述 (5)
2.2基于Matlab的Apriori算法 (6)
3.用java实现关联规则 (10)
3.1java界面描述 (10)
3.2java关键代码描述 (13)
4、实验总结 (18)
4.1实验的不足和改进 (18)
4.2实验心得 (19)
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，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。
遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。
决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
粗糙集方法：粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗糙集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗糙集理论实用化的难点。
覆盖正例排斥反例方法：它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有michalski的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。
统计分析方法：在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。
模糊集方法：即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。
还有接下来重点介绍的关联规则方法。
1.2关联规则
1.2.1关联规则的概念
关联规则的一个典型例子是购物篮分析。它是由著名的全国五百强沃尔玛发现的，沃尔玛有着世界最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。关联规则由此进入人们的视野。
关联规则挖掘被定义为假设I是项的集合。给定一个交易数据库D，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。
下面举个例子来更好地说明关联规则。
给定AllElectronics关系数据库，一个数据挖掘系统可能发现如下形式的关联规则
Age（X,“20….29”）^income（X,“20,000….29,000”）？=>buys(X,“CD-Player”) [Support=20%,Confident=60%]
其中X是变量，代表顾客，该关联规则表示所研究的AllElectronics数据库中，顾客有20%在20-29岁，年收入在20,000-29,000之间，并且购买CD机；
这个年龄和收入组的顾客购买CD机的可能性有60%。
1.2.2关联规则的实现——Apriori算法
1.2.2.1算法描述
Apriori算法在发现关联规则领域具有很大影响力。算法命名源于算法使用了频繁项集性质的先验（prior）知识。在具体实验时，Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则。其中，挖掘或识别出所有频繁项集是该算法的核心，占整个计算量的大部分。
Apriori算法使用一种称作逐层搜索的迭代方法，K项集用于搜索（K+1）项集。首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。该集合记作L1。然后，L1用于寻找频繁2项集的集合L2，L2用于寻找L3，如此下去，直到不能再找到频繁K项集。
为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori的重要性质用于压缩搜索空间。Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。如何在算法中使用Apriori性质？主要有两步过程组成：连接步和剪枝步。
(1) 连接步：为找L K，通过将L(k-1)与自身连接产生候选K项集的集合。该候选项集合记作C K。设l1和l2是L k-1中的项集。记号l i[j]表示l i中的第j项。执行L(k-1)连接L(k-1)，如果它们的前（K-2）项相同的话，其中L(k-1)的元素是可连接的。
(2) 剪枝步：为压缩C K，可以用Apriori的性质：任何非频繁的（K-1）项集都不是频繁K项集的子集。因此，如果候选K项集的（K-1）项子集不在L(k-1)中，则该候选也不可能是频繁的，从而可以从C K中删除。
1.2.2.1算法举例
Apriori 算法的伪代码
Input: DB, min_sup
Output: result = 所有频繁项集的他们的支持度
方法：
Result: = {};
K: =1;
C1: = 所有的1-项集
While(C k)do
begin
为每一个C k中的项集生成一个计数器;
For（i=1; i<[DB]; i++）
begin
对第i个记录T支持的每一个C k中的项集，其计数器加1;
end
L k: =C k中满足大于min_sup的全体项集;
L k支持度保留;
Result: =Result?LK
C k+1: =所有的（k+1）-项集中满足其k-子集都在L k里的全体；
k=k+1;
enddo
下面举个例子来说明Apriori算法。
设某个数据库中有9个事务。即|D|=9。使用图1.2解释Apriori算法发现D中的频繁项集。
表1.1 某超市的销售项目的事务记录
（1）在算法的第一次迭代时，每个项都是候选1项集的集合C1的成员。算法简单地扫描所有的事务，对每个项的出现次数计数。
（2）假设最小支持度计数为2，即，min_sup=2。可以肯定频繁1项集的集合L1。
（3）为了发现频繁2项集的集合L2，算法使用L1和L1的连接C2。注意，在剪枝步中，没有候选从C2中删除，因为这些候选的每个子集也是频繁的。
（4）扫描数据库D中的事务，累计C2中每个候选相集的支持计数，如图1.2的第二行中间的表所示。
（5）然后确定频繁2项集的集合L2，它由C2中满足最小支持度的候选2项集组成。（6）候选3项集的集合C3的产生要用到Apriori的逐层搜索技术，频繁项集的所有子集都必须是频繁的，给定一个候选k项集，只需要检查它们的（k-1）项集是否频繁。
如图1.2中的第三行的第一个表所示。
（7）扫描D中事务以确定L3，它由C3中满足最小支持的的候选3项集组成，如图1.2中的第三行的第三个表所示。
（8）算法使用L3和L3连接产生候选4项集C4。尽管会产生结果{I1，I2，I3，I5}，但是这个项集被剪去，因为它的子集{ I2，I3，I5}不是频繁的。所以C4=空集，所以算法终止，找出所有的频繁项集。
图6.2候选相集合频繁项集的产生，最小支持度为2
2.用Matlab实现关联规则
2.1Matlab概述
Matlab是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
Matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MA TLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且
MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
由于Matlab使用矩阵作为其基本数据单位，所以使用Matlab进行Apriori算法的编辑有着先天的优势，可以使代码简洁易懂。下面就来介绍用Matlab编写的Apriori算法。
2.2基于Matlab的Apriori算法
采用的原始数据是上节表1.1的某超市的销售项目的事务记录。
以下为基于Matlab的Apriori算法的源代码以及相关解释。
sup=2; %假设支持度为2
shw=[1 1 0 0 1;0 1 0 1 0;0 1 1 0 0;1 1 0 1 0;1 0 1 0 0; 0 1 1 0 0;1 0 1 0 0;1 1 1 0 1;1 1 1 0 0];
%shw是事务矩阵，行表示一个事务，列表示项目；若某一事务没有某项，则该项目用0表示。将上述表1.1的数据表示为事务矩阵，每个项目都用数字表示。
shw =
1 1 0 0 1
0 1 0 1 0
0 1 1 0 0
1 1 0 1 0
1 0 1 0 0
0 1 1 0 0
1 0 1 0 0
1 1 1 0 1
1 1 1 0 0
[m1,n1]=size(shw);
m1 =
9
n1 =
5
%寻找1项集
col=(1:n1)';
col =
1
2
3
4
5
count_sup=sum(shw,1)'; %求出所有候选项集C1的支持度
count_sup =
6
7
6
2
2
temp=find(count_sup>=sup); %查找候选项集C1中支持度>2的项集,生成频繁项集L1 temp =
1
2
3
4
5
col=col(temp);
count_col_sup=count_sup(temp);
L1=[col count_col_sup];
L1 =
1 6
2 7
3 6
4 2
5 2
%产生2项集
i=0;
j=0;
co2=nchoosek(col,2); %产生候选项集C2
co2 =
1 2
1 3
1 4
1 5
2 3
2 4
2 5
3 4
3 5
4 5
[m2,n2]=size(co2);
count_co2_sup=zeros(m2,1);
for i=1:m2
for j=1:m1
if (shw(j,co2(i,1))==1) && (shw(j,co2(i,2))==1)
count_co2_sup(i)=count_co2_sup(i)+1;
end
j=j+1;
end
end
temp=find(count_co2_sup>=sup); %查找候选项集C2支持度>2的项集,生成频繁项L2 co2=co2(temp,:);
count_co2_sup=count_co2_sup(temp,:);
L2=[co2 count_co2_sup];
L2 =
1 2 4
1 3 4
1 5 2
2 3 4
2 4 2
2 5 2
%寻找3项集
A=[co2(:,1) co2(:,2)];
A =
1 2
1 3
1 5
2 3
2 4
2 5
[mA,nA]=size(A);
B(1)=A(1);
k=2;
for i=1:mA
for j=1:nA
if(A(i,j)~=B(1:end)) %查找重复出现的商品号
B(k)=A(i,j);
k=k+1; %B=[1 2 3 5 4]
end
j=j+1;
end
i=i+1;
end
co3=nchoosek(B,3); %产生候选项集C3
co3 =
1 2 3
1 2 5
1 2 4
1 3 5
1 3 4
1 5 4
2 3 5
2 3 4
2 5 4
3 5 4
[m3,n3]=size(co3);
count_co3_sup=zeros(m3,1);
for i=1:m3
for j=1:m1
if(shw(j,co3(i,1))==1) && (shw(j,co3(i,2))==1) &&
(shw(j,co3(i,3))==1)
count_co3_sup(i)=count_co3_sup(i)+1;
end
j=j+1;
end
m3=m3+1;
end
temp=find((count_co3_sup)>=sup); %查找候选项集C3支持度>2的项集,生成频繁项L3 co3=co3(temp,:);
count_co3_sup=count_co3_sup(temp,:);
L3=[co3 count_co3_sup];
L3 =
1 2 3 2
1 2 5 2
%寻找4项集
C=[co3(:,1)' co3(:,2)' co3(:,3)'];
[mC,nC]=size(C);
D(1)=C(1);
K=2;
for i=2:nC
if(C(i)~=D(1:end)) %查找重复出现的商品号
D(K)=C(i);
K=K+1;
end
i=i+1;
end
co4=nchoosek(D,4);
[m4,n4]=size(co4);
count_co4_sup=zeros(m4,1);
for i=1:m4
for j=1:m1
if(shw(j,co4(i,1))==1) && (shw(j,co4(i,2))==1) &&
(shw(j,co4(i,3))==1) && (shw(j,co4(i,4))==1)
count_co4_sup(i)=count_co4_sup(i)+1;
end
j=j+1;
end
end
temp=find((count_co4_sup)>=sup);
co4=co4(temp,:);
count_co4_sup=count_co4_sup(temp,:);
L4=[co4 count_co4_sup];
C4 =
Empty matrix: 0-by-5
上述基于Matlab的Apriori算法的结果与上节的图6.2一致，由于C4是空集，所以算法终止，共找到频繁项集L1，L2，L3。
3.用java实现关联规则
3.1java界面描述
运行程序Apriori，进入关联规则主界面，如图3.1所示
图3.1 关联规则主界面
点击“载入”选择“g:/1.txt”，选择“打开”，载入到java界面中，如图3.2所示
图3.2 载入界面
载入完成后的界面，如图3.3所示
图3.3 载入完成界面
输入最小支持度阈值，如2，点击“生成频繁项集”，生成所有频繁项集，如下图3.4所示
图3.4 频繁项集
输入最小可信度的值，如0.6，点击生成关联规则，结果如下图3.5所示
图3.5 关联规则
3.2java关键代码描述
1、删除小于支持度的键
2、创建并返回L1的结果集
3、创建并返回L2的结果集
4、创建并返回L3的结果集
5、在健集keyset里查找健值为a,b,c的健
6、判断在健集keyset里是否已经包含了健值为a,b,c的健
7、创建关联规则，返回关联规则表
8、求a与L的差集，并返回差集
9、获取setN的子集。假设setN={a,b,c}，则生成的子集为XXX
4、实验总结
4.1实验的不足和改进
在上述基于Matlab和Java的Apriori算法的编写中均存在以下不足：
(1) 在生成候选项集的时候会产生许多最后证明不是频繁项集的候选项集,如果能在生成候
选频繁项集之前能判断出某些候选集不是频繁项集,则这样可以避免在扫描数据库时的开销；
(2) 连接程序中相同的项目重复比较的太多,如果能避免这些重复的比较,则可以提高算法的
效率；
(3) 有些事务项在一次扫描之后可以判断出下次不必再扫描,但结果又被多次扫描。如果能避
免这些稍描,则可以提高算法效率。
可以改进的方面有：
(1)基于散列(hash)的技术
这种散列的技术可用于压缩候选k-项集Ck。在由C1中的候选1-项集产生频繁1-项集L1时,可使用散列函数将每个事务的所有项集散列到不同的桶中,并对对应的桶进行计数,通过桶的计数寻找候选频繁项集。这种技术可以大大压缩待考察的K-项集,尤其有利于
改进频繁2-项集的生成效率,这就是DHP算法。
(2) 基于划分的方法
使用划分技术,可以只需要对数据库进行两遍扫描,就可以发现全部频繁集,从而大大降低对数据库的扫描遍数。
(3) 选样
该方法的基本思想是,选取给定数据库D的随机样本S,然后在S中而非是D中搜索频繁项集。这种方法是以精度的牺牲换取搜索速度和效率。为避免丢失全局频繁项集,可以使用比全局支持度阀值低的样本支持度阀值来对样本寻找频繁项集。
4.2实验心得
数据挖掘是一门比较新兴的课程，随着现在信息化的快速发展发挥着越来越重要的作用。通过学习数据挖掘这门课程，使我对于数据挖掘有了更深一步的理解。数据挖掘吸纳了许多其他学科的精华知识，且具有自己独特的体系，非常具有深度，想要深入研究数据挖掘有一定难度。这次实验通过数据挖掘的一个重要方法——关联规则作为切入点来学习数据挖掘，从一个较浅的层面来理解数据挖掘。
关联规则是指在交易数据库中，挖掘出不同项集的关联关系，在实际交易中很很广泛的应用。学习关联规则过程中，首先，老师讲解关联规则的基础知识，以及基于Matlab的关联规则代码，使本人对于关联规则产生兴趣，并开始研究；然后，本人在课后通过查找资料以及阅读书籍编写基于Java的关联规则代码。通过这一过程本人牢固掌握了关联规则，但是也存在不足之处，比如编写的代码普遍只适用于较少的数据量，对于大量的数据无能为力，这需要在今后的学习中不断去优化。
另外，关联规则只是数据挖掘中的几个基本方法，还有如粗糙集，遗传算法，神经网络等非常实用的方法，由于课时有限，没有机会学习。这次的实验提供了一个契机，对于本人今后的学习有很大帮助。
《数据分析与建模教学大纲》课程教学大纲 课程代码：030742003 课程英文名称：Data Analysis and Modeling 课程总学时：48 讲课：40 实验：8 上机：0 适用专业：电子信息科学与技术 大纲编写（修订）时间：2011.9 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数据分析与建模是一门综合运用分析、试验、量化的手段对生产实践、科学研究、军事工程等各种实际问题建立数学模型并进行求解的应用数学。它系统地介绍数学模型、数学建模和建模过程中的常用方法与实例，为学生今后各专业课程的学习和工作时间打下必不可缺的专业基础。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握数学模型的基本思想、方法与技巧。 2．学会正确的分析、归纳的思维方式和思考习惯，能够根据各种实际问题的不同情况采取不同方法建立数学模型。 3．运用所学的知识和技巧进行数学模型的求解、分析、检验与评价。 4．掌握有关计算机软件的使用，提高解决复杂问题的能力。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：学生应掌握与建模相关的数学和计算机软件知识。 2.基本理论和方法：掌握线性规划与非线性规划、无约束最优化、微分方程、最短路问题、数据统计描述与分析、回归分析、计算机模拟以及插值与拟合等建模与求解的基本理论和方法。 3.基本技能: 掌握一定的解决实际建模问题的能力，能熟练运用计算机与相关软件并具备相关的编程计算技能，掌握撰写数据分析与建模论文或报告的能力。 （三）实施说明 1．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用各种媒体获取技术资料的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 2．教学手段：在教学中采用电子教案、CAI课件及多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3．教学实施：教师在授课时可根据实际情况酌情安排各部分学时，后面的课时分配可供参考；可自行安排讲授的章节顺序，使之更符合学生的实际。 （四）对先修课的要求 学生应在学习《C语言程序设计》、《高等数学1》、《高等数学2》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《数值分析》、《离散数学》等课程之后学习《数据分析与建模》。 （五）对习题课、实验环节的要求 1．对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。对于学生完成的习题要检查改错。对每种建模方法，要让学生上机实践并给予指导，使学生确切掌握要领，付诸应用。学生在上机过程中可以采用MATLAB、
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法，但如果你有数据，那么如何让这些数据开口说话呢？数据用现代人的话说即信息，信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1．科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（1546-1601,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（20年）观察记录了750颗行星资料，位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（1571-1630，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念（宇宙是一个和谐的整体），花了16年（1596-1612）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2．数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 （1）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （2）数据分析（data analysis）是指分析数据的技术和理论； （3）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；
（4）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （5）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （6）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （7）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步：探索性数据分析 目的：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。 第二步：模型选定分析 目的：在探索性分析的基础上，提出一类或几类可能的模型（如进一步确定拟合多项式（方程）的次数和各项的系数）。 第三步：推断分析 目的：通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断（如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断）。3．建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象，研究随机现象主要由随机数学来承担，随机数学包括十几个分支，但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
学生学号实验课成绩 学生实验报告书 实验课程名称数据分析与建模 开课学院 指导教师姓名 学生姓名 学生专业班级 2015 —2016 学年第 1 学期
实验报告填写规范 1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水 平与质量的重要依据。为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。 2、本规范适用于管理学院实验课程。 3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实 验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。 4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了 解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。教师将在实验过程中抽查学生预习情况。 5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。 6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报 告。在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。
画出图形 由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性 粗分析： 假设C=1000 即给定r y=f(x)=(1500-100x)1000(1+rx)=-100000rx^2+1500000rx-100000x+1500000 求导，f’(x)=-200000rx+1500000r-100000,令f’(x)=0,可得相应x值，x=(15r-1)/2r Excel画出相应图形
数据处理与建模流程： 1数据处理 1.1 替换缺失值： 数据完整没有缺失值的情况基本不存在，我们的数据中，0点-5点的航班为0的情况很多，所以数据缺失比较严重。时间序列分析要求时间周期完整，如果将缺失的数据只简单地用其他所有数据的缺失值填充，误差较大。经过反复尝试，发现用临近两点均值填充，结果最为理想。 2 时间序列的预处理 2.1 时间序列平稳化 首先绘制替换缺失值之后的原始数据的自相关图与偏自相关图。如下图所示： 可以看到自相关图并没有收敛到置信区间之内，趋近0以后又增长，且所有值均在置信区间之外。故序列不平稳。 为了进行时间序列平稳化，首先进行差分，即前值减后值，消除前后数据的依赖性。再次制作自相关图，勾选一次差分。结果如图所示：
如图所示偏ACF图仍然所有值均在置信区间之外。序列仍不平稳。勾选季节性差分再次制作自相关图，后一个周期相同位置的值减去前一个周期相同位置的值称为季节性差分。 结果如图所示： 从图中可知ACF为截尾，PACF为拖尾。序列已稳定。 故将原始序列先进行差分，后进行季节性差分。 2.2 平稳序列的检验 为了考察单个序列是否的确已经转换为平稳的随机序列，制作自相关图（ACF）与偏相关图（PACF）。此次将延迟拉大，观察相关图是否具有周期性：
图中所示，ACF在1阶之后骤减，为截尾。进一步观察，发现其具有周期性，在q+Sq后仍然骤减。PACF拖尾。根据下图，符合MA(q),Seas.MA(Q)模型。 (ACF与PACF怎么看：第一列数为lag值，第二列为相关系数的估计值，第三列为标准误差，其余为Box-Ljung检验结果。如果相关系数是突然收敛到置信区间之内，95%的值在置信区间之内，为截尾。如果相关系数像一条常常的尾巴，95%的值在置信区间之外，为拖尾。故，自相关图为截尾，偏相关图为拖尾。符合MA模型） 3 指数平滑与ARIMA的比较 指数平滑： 用序列过去值的加权均数来预测将来的值，并给序列中近期的数据以较大的权重，远期的数据以较小的权重。理由是随着时间的流逝，过去值的影响逐渐减小。基本公式： Ft是t时刻的预测值，Y是t时刻的实际值。指数平滑沿袭了修正的思想，T+1时刻的
数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：
方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689
1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00
标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验
授课教案 班级:１7计1班课程:oｆｆice２010 授课教师：黄媚
?教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 ( 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟) 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 ７、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” ２、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组－查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻
序 选 7.2.2 数据排序 １、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列,使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列,使最大值位于列的顶端 ２、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据－【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。
7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据－【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮－选择所需值-确定 ２、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表－数据-【排序和筛选】组-筛选
数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后，数据分析成为可能，企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型，找到商品和客户之间的关联关系，商品之间关联关系，另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒，Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。
关联分析是统计学应用最早的领域，早在1846年伦敦第二次霍乱期间，约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径，平息了伦敦霍乱，打败了霍乱源于空气污染说的精英，拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中，约翰医生利用了频数分布分析，建立了霍乱地图，从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系，从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径，建议移除水井手柄，降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间，统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸，但在1943年年底，轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家，希望利用数据分析来改造轰炸机的结构，降低阵亡率，提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型，详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来，两个月后，这些标注布满了机身，有的地方标注明显多于其他地方，例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方，例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型，军火商认为应该加固受到更多攻击的地方，但是统计学家建议对标注少的地方进行加固，标注少的原因不是这些地方不容易被击中，而是被击中的这些地方的飞机，很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固，大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例，其阵亡率由26%降到了7%，帮助美军节约了几亿美金，大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部，对数据场景比较了解，容易找到数据变现的场景，数据分析对业务提升帮助较大，容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解，分析只是局限独立的业务单元之内，在数据获取的效率上，数据维度和数据视角方面缺乏全局观，数据的商业视野不大，对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力，无法利用最新的大数据计算和分析技术，来实现数
数据的统计与分析教案 Statistics and analysis of data teaching plan
数据的统计与分析教案 前言：小泰温馨提醒，数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种，在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。本教案根据数学课程标准的要求和针对教学对象是初中生群体的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划、并以启迪发展学生智力为根本目的。便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 数据的统计与分析 教学内容:本节课的内容安排是七上第四章的一点补充,即在学习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和excel 平台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析 并得出相应的信息 教材分析:数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个 知识点,与我们的生活息息相关,也是北师大版新教材每学期都要 涉及的一个重要内容。本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的 相关知识,还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。 学校及学生状况分析:重庆外国语学校是全国首批创办的八 所外国语学校之一,重庆市教委直属xxx中学,全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一,学校设备先进一流,实现了校园网络化,学生来自全国各地,素质普遍较高,由于我校是国家级课题“z+z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校,学生有在网络教室上数学课的实际体验。
学习目标: 认知目标:经历综合运用已有知识解决问题的过程,加深对数据的认识,体会数学与现实生活的联系。 能力目标:经历观察、比较、估计、推理、交流等过程,发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。让学生实际操作,了解信息技术在数据处理中的作用。 情感目标:设置丰富的问题情景与活动,激发学生的好奇心和自动学习的欲望,让学生想学,会学,乐学;体验数学与日常生活密切相关。 重点:通过对数据的分析从而得出相应的一些信息 难点:比较、估计、推理等方法的应用 教具:采用多媒体教学（powerpoint和excel展示）并让学生在网络教室动手实做。 教法:运用多种教学方法,既有老师的讲解,又有学生探索、师生共做,学生小组合作及动手实做。 教学过程: 我们今天生活的这个世界,是一个充满信息、瞬息变化的世界,而表达信息的重要方式之一就是数据。如果大家看看报纸、电视,就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是体育比赛,很多地方都十分频繁地使用着数据。请大家从自己的身边选取一两个有意义的数据,并想一想从中可以获得哪些信息? （学生会从自己的身边举出许多的数据,老师关键是引导学
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
数据的分析复习教案 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】
第二十章数据的分析复习学案 重庆市接龙中学校 刘利 一、学习目标 【知识与技能】：理解统计的基本思想是用样本的特征去估计总体的特征，会用平均数、中位数、众数、极差、方差进行数据处理。 【过程与方法】：经历探索数据的收集、整理、分析过程，在活动中发展学生的统计意识和数据处理的方法与能力。 【情感态度与价值观】：培养合作交流的意识与能力，提高解决简单的实际问题能力，形成一定的数据意识和解决问题的能力，体会特征数据的应用价值。 二、学习重难点 【重点】：平均数、众数、中位数、极差、方差的归纳及其应用。 【难点】：方差概念的理解和应用。 三、学习过程 （一）自主复习、查漏补缺（若对这些知识有遗忘，请根据自己的情况，选择相应的视频学习） 本章知识体系归纳： 1、若n 个数 的权分别是 则： 叫做这n 个数的加权平均数。 2、在求n 个数的算术平均数时，如果x 1出现f 1次，x 2出现f 2次，…，x k 出现f k 次（这里 f 1+ f 2+…+ f k =n ）那么这n 个数的算术平均数 _______。 3、将一组数据按照由小到大（或由大到小）的顺序排列,如果数据的个数是奇数，则 处于中间位置的数就是这组数据的 。如果数据的个数是偶数，则 就是这组数据的中位数。中位数是一个 。如果已知一组数据的中位数，那么可以知道，小于等于或大于等于这个中位数的数据各占一半。 4、一组数据中出现次数__________的数据就是这组数据的众数。 n x x x ，， ， ?21n w w w ，， ， ?21
表1-1：不同频率下的遏止电压表 λ（nm）365 404.7 435.8 546.1 577 v（10^14）8.219 7.413 6.884 5.493 5.199 |Ua|(v) 1.727 1.357 1.129 0.544 0.418 表1-2：λ=365（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.927 -1.827 -1.727 -1.627 -1.527 -1.427 -1.327 I/(10^-11)A-0.4 -0.2 0 0.9 3.9 8.2 14 -1.227 -1.127 -1.027 -0.927 -0.827 -0.727 -0.718 24.2 38.1 52 66 80 97.2 100 表1-3：λ=404.7（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v) -1.477 -1.417 -1.357 -1.297 -1.237 -1.177 -1.117 I/(10^-11)A -1 -0.4 0 1.8 4.1 10 16.2 -1.057 -0.997 -0.937 -0.877 -0.817 -0.757 -0.737 24.2 36.2 49.8 63.9 80 93.9 100 表1-4：λ=435.8（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.229 -1.179 -1.129 -1.079 -1.029 -0.979 -0.929 I/(10^-11)A-1.8 -0.4 0 2 4.2 10.2 17.9 -0.879 -0.829 -0.779 -0.729 -0.679 -0.629 -0.579 -0.575 24.8 36 47 59 71.6 83.8 98 100 表1-5：λ=546.1（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.604 -0.574 -0.544 -0.514 -0.484 -0.454 -0.424 I/(10^-11)A-4 -2 0 3.8 10 16.2 24 -0.394 -0.364 -0.334 -0.304 -0.274 -0.244 -0.242 34 46 56.2 72 84.2 98.2 100 表1-6：λ=577（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.478 -0.448 -0.418 -0.388 -0.358 -0.328 -0.298 I/(10^-11)A-3.1 -1.8 0 2 6 10.2 16.1 -0.268 -0.238 -0.208 -0.178 -0.148 -0.118 -0.088 -0.058 22.1 31.8 39.8 49 58 68.2 79.8 90.1 -0.04 100
经济数据分析与建模 一、某企业自动打包机的标准打包重量为500克。为检验该打包机工作是否正常，他们抽取了15个样本。在显著水平0.05下，判断打包机是否处于正常工作状态。 495.9,501.3,500.2,498.7,495.7,502.1,505.2,503.2,492.6,493.5,502.4,495.3,499.7,50 0.4,496.2 首先，进行正态性检验。 1) H0假设：打包机的打包重量服从正态分布。 2) SPSS命令：1-Sample K-S。这是一种非参数正态检验的方法。 3)在0.05显著性水平下，打包机的打包重量服从正态分布的概率分别为0.854，大于0.05，接受H0假设。 表1.1单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验 VAR00001 N 15 正态参数a,b 均值498.8267 标准差 3.77311 最极端差别绝对值.157 正.157 负-.125 Kolmogorov-Smirnov Z .607 渐近显著性(双侧) .854 4)得出对实际问题的分析结论。 打包机的打包重量服从正态分布。 正态性检验的结果说明可以进行参数检验。 1) H0假设：该自动打包机打包的平均重量与500克无显著差异，处于正常工作状态。 2) SPSS命令：单样本T检验。这种方法是检验某变量的总体均值是否与某个“特定值”（常量）相等（存在或不存在差异）的假设检验，而这里是检验该打包机工作是否正常，即检验自动打包机的标准打包重量是否为500克，通过单样本T 检验能够达到这个目的。 3)15个样本的均值为498.8267克。在显著性水平为为0.05的条件下，H0发生
第二十章数据的分析 一、教材分析 从《标准》看，本章属于“统计与概率”领域。对于“统计与概率”领域的内容，本套教科书独立于“数与代数”和“空间与图形”领域编写，共有四章。这四章内容采用统计和概率分开编排的方式，前三章是统计，最后一章是概率。统计部分的三章内容按照数据处理的基本过程来安排。我们在7年级上册和8年级上册分别学习了“数据的收集与整理”“数据的描述”，本章是统计部分的最后一章，主要学习分析数据的集中趋势和离散程度的常用方法。 在前两章中，我们学习了收集、整理和描述数据的常用方法，将收集到的数据进行分组、列表、绘图等处理工作后，数据分布的一些面貌和特征可以通过统计图表等反映出来。为了进一步了解数据分布的特征和规律，还需要计算出一些代表数据一般水平（典型水平）或分布状况的特征量。对于统计数据的分布的特征，可以从三个方面来分析：一是分析数据分布的集中趋势，反映数据向其中心值（平均数）靠拢或聚集的程度；二是分析数据分布的离散程度，反映数据远离其中心值（平均数）的趋势，三是分析数据分布的偏态和峰度，反映数据分布的形状。这三个方面分别反映了数据分布特征的不同侧面。根据《标准》的要求，本章从就前两个方面研究数据的分布特征。 二、重难点分析 统计中常用的平均数有算数平均数（简单算数平均数和加权算数平均数）、调和平均数、几何平均数等。根据《标准》的要求，本章着重研究了加权平均数。 三、教学目标 1．进一步理解平均数、中位数和众数等统计量的统计意义； 2．会计算加权平均数，理解“权”的意义，能选择适当的统计量表示数据的集中趋势； 3．会计算极差和方差，理解它们的统计意义，会用它们表示数据的波动情况； 4．能用计算器的统计功能进行统计计算，进一步体会计算器的优越性； 5．会用样本平均数、方差估计总体的平均数、方差，进一步感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想； 6．从事收集、整理、描述和分析数据得出结论的统计活动，经历数据处理的基本过程，体验统计与生活的联系，感受统计在生活和生产中的作用，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 四、课时安排 全章教学约需15课时，具体内容和课时分配如下： 20．1 数据的代表约6课时 20．2 数据的波动约5课时 20．3 课题学习约2课时 数学活动 小结约2课时 20.1数据的代表 20.1.1平均数 1 / 18
实验五相关分析实验报关费 一、实验目的： 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容： 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这 种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果， 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置， 选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析：
表1
五、实验结果及其分析：
分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。
精品教学教案设计| Excellent teaching plan 教师学科教案 [20 -20学年度第—学期] 任教学科：________________ 任教年级：________________ 任教老师：________________ xx市实验学校
数据的处理与统计之公式与函数 库尔勒市第二中学信息技术教师：海力其古丽 ■教材分析 数据处理与统计是苏科版初中信息技术上册中第四章数据统计与分析第三节的内 容，EXCELS件的重要功能是对数据进行处理与统计，而运用公式和函数是实现这一功 能的有效手段，所以该部分内容是excel 的精华部分，它充分体现Excel 在处理和加工数据上的优势。 ■学情分析 对初一学生来说，公式与函数部分较为抽象，理解这些概念和意义有一定的困难，所以激发学生的兴趣很关键，只有将教学内容联系到学生的日常生活，让学生感到学习它能够快速的帮助自己解决很多生活中繁杂的数据问题，有了成功的体验就能有效的激发学生们的求知欲望。 ■教学目标 1.知识与技能 能够建立正确的公式完成表格相关计算、理解函数的概念与组成，会使用常用函数；掌握填充柄的使用；理解绝对引用与相对引用的区别，并能够正确引用。 2.过程与方法通过学生在两个体验区的自主探究学习，习得建立公式和填充柄的功能，通过模 拟人物的互动完成函数与数据区域等新知识点的传授，通过实战区的任务驱动强化知识的运用， 通过挑战任务达到提优的目标。通过自我测评完成知识点的回顾与梳理。 3.情感态度与价值观培养学生思考、探究的能力；增强学生运用信息技术解决实际问题的意识；培养学生乐于助人的精神，体验运用信息技术解决问题的成就感。 4.行为与创新培养学生自主学习信息技术的习惯与有效方法；提高学生运用所学知识分析解决 实际问题的能力。 ■课时安排 安排 1 课时 ■教学重点与难点 1.教学重点 (1)公式的设计与输入； ⑵常用函数的使用(SUM AVERAGE) (3)填充柄的使用
初中数学教案：数据的收集与处理 2018-10-21 教学目标 (一)知识认知要求 1.回顾收集数据的方式. 2.回顾收集数据时，如何保证样本的代表性. 3.回顾频率、频数的概念及计算方法. 4.回顾刻画数据波动的统计量：极差、方差、标准差的概念及计算公式. 5.能利用计算器或计算机求一组数据的算术平均数. (二)能力训练要求 1.熟练掌握本章的知识网络结构. 2.经历数据的收集与处理的过程，发展初步的统计意识和数据处理能力. 3.经历调查、统计等活动，在活动中发展学生解决问题的能力. (三)情感与价值观要求 1.通过对本章内容的回顾与思考，发展学生用数学的意识. 2.在活动中培养学生团队精神. 教学重点 1.建立本章的知识框架图. 2.体会收集数据的方式，保证样本的代表性，频率、频数及刻画数据离散程度的统计量在实际情境中的意义和应用. 教学难点 收集数据的方式、抽样时保证样本的代表性、频率、频数、刻画数据离散程度的统计量在不同情境中的应用.
教学过程 一、导入新课 本章的内容已全部学完.现在如何让你调查一个情况.并且根据你获得数据，分析整理，然后写出调查报告，我想大家现在心里应该有数. 例如，我们要调查一下“上网吧的人的年龄”这一情况，我们应如何操作? 先选择调查方式，当然这个调查应采用抽样调查的方式，因为我们不可能调查到所有上网吧的人，何况也没有必要. 同学们感兴趣的话，下去以后可以以小组为单位，选择自己感兴趣的事情做调查，然后再作统计分析，然后把调查结果汇报上来，我们可以比一比，哪一个组表现最好? 二、讲授新课 1.举例说明收集数据的方式主要有哪几种类型. 2.抽样调查时，如何保证样本的代表性?举例说明. 3.举出与频数、频率有关的几个生活实例? 4.刻画数据波动的统计量有哪些?它们有什么作用?举例说明. 针对上面的几个问题，同学们先独立思考，然后可在小组内交流你的想法，然后我们每组选出代表来回答. (教师可参与到学生的讨论中，发现同学们前面知识掌握不好的地方，及时补上). 收集数据的方式有两种类型：普查和抽样调查. 例如：调查我校八年级同学每天做家庭作业的时间，我们就可以用普查的形式. 在这次调查中，总体：我校八年级全体学生每天做家庭作业的时间;个体：我校八年级每个学生每天做家庭作业的时间. 用普查的方式可以直接获得总体情况.但有时总体中个体数目太多，普查的工作量较大;有时受客观条件的'限制，无法对所有个体进行普查;有时调查具有破坏性，不允许普查，此时可用抽样调查.