搜档网
当前位置:搜档网 › Agent与Multi-Agent System技术研究

Agent与Multi-Agent System技术研究

Agent与Multi-Agent System技术研究
Agent与Multi-Agent System技术研究

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《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

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域,研究十分广泛。 标签:海量数据;数据挖掘;应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语,具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义,如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的,不光可以实现检索和统计专门数据库的操作,还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识(即概念、规则和模式)。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面: (1)分类与预测。 分类属于有监督的学习,在构建分类模型之前,在数据源中选取训练集数据并作分类标记,然后运用分类模型对训练集数据进行分类,实在是按照样本属性相近的划入一类,最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中,获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型,然后进行预测或控制。 (2)聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后,将数据分成相似数据对象组,从而获得数据的分布规律,划分的原则是不同组间距离尽可能大,组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同,分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法,则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来,聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 (3)关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析,揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合,

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间:2019-07-17T12:49:19.997Z 来源:《基层建设》2019年第12期作者:汪洋 [导读] 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起,进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词:数据挖掘;大数据;金融;人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 (一)数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 (二)数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言,以统计分析为主要代表;就改良技术而言,以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 (三)数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大,在与各行各业结合之后,都能为各行业带来新的发展契机。一般来说,数据挖掘的功能分为两类:一类是描述性功能,是指对目标数据的属性进行特征描述;另一类是预测性功能,是指对当前数据进行归纳,以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 (一)在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础,利用如互联网等信息化技术,分析处理对客户的消费数据,将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业,如此一来,使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异,在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言,因为其运用场景多样化,使用方便快捷,因而,第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时,便可推出更多的增值服务,进一步增加利润来源。在众多增值服务中,近年来,值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据,以自身的风控模型为基础,结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果,对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年,第三方互联网支付交易额仅为6万亿元,但据可靠预测,在2020年,此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因,移动交易量不断上升。在2013年,第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计,在2020年,第三方移动支付交易额可达144万亿元。 (二)在人力资源管理方面的运用。 (1)数据挖掘与人力资源规划:通过数据挖掘技术,组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料,联系企业的整体战略目标,以事实为依据,制定未来人力资源规划。 (2)数据挖掘与人才的招聘与配置:招聘时,招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅,对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息,如工作经历、社会关系、工作效率等,从而能助招聘者一臂之力,达到精准的人岗匹配。 (3)数据挖掘与员工的开发:利用数据挖掘,管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上,如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息,从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代,科学技术的不断提高,使得各种数码产品更新换代速度加快,手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加,从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机,其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活,使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界,可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌,了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好,或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑,通过网络世界了解到诸多信息时,也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露,个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑,就必须要求到人们提高自我隐私保护意识,规范网络世界中的一言一语。 (一)大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代,是大数据时代。在大数据时代里,各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性,充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大,渐渐变成能够发短信、收短信的按键机,为满足人们日常生活中的娱乐要求,在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上,为满足人们日常生活中的各种精神需求,仅仅五六年时间内,按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机,在满足了人们的基本通讯要求后,增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起,使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性,所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地,而且也可以接触到中国以外其它国家,甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到,越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等,在大数据时代,由于网络的普遍,人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片,以网络传播速度快的特点,下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患,人们通过信息库了解某一样东西的同时,也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 (二)大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快,数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了,相应的各类软件应用层出不穷,给予了人们日常生活中的精神满足,同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧,由于手机等各种数码产品的普遍性,大

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 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

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来,在大数据观念不断提出的今天,加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中,我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵,并对数据挖掘技术进行分析,从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域,促进各项数据的处理,提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代;数据挖掘技术;应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高,所以要想确保数据处理成效得到提升,就必须切实加强数据挖掘技术的应用,才能更好地促进数据处理职能的转变,提高数据处理效率,以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来,随着云计算和物联网概念的提出,信息技术得到了前所未有的发展,而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆,所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术,因而在云时代的今天,大数据技术已经被我们所关注,所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据,而主要是对全球的数据量较大的一个概括,且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘,主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中,获得有用的信息知识,从数据库中抽丝剥茧、转换分析,从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理,所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性,就必须确保所采用算法的科学性和可靠性,获取数据潜在规律,并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法,主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中,并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理,从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点,从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法,由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽,采取人力往往难以找出其信息特征,所以需要预先结合信息关联的表现,对数据关联管理方案进行制定,从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理,所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法,由于数据资源的应用范围较广,所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术,将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时,主要是对大批量复杂的数据分析,对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法,则主要是对其他评估算法的适合度进行评估,并结合生物进化的原理,对信息数据的成长过程进行虚拟和假设,从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助,采取多种方式对数据的

2019年度专业技术人员公需科目人工智能与健康考试

2019 年度人工智能与健康 1.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。( 2.0 分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案: C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变,可以推断出()。(2.0 分) A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案: A √答对 3.在()年,AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。( 2.0 分) A.2006 B.2012 C.2016 D.2017

我的答案: C √答对 4.在中国现有的心血管病患中,患病人数最多的是()。( 2.0 分) A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案: C √答对 5.当前人工智能重点聚焦()大领域。( 2.0 分) A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案: B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第()百分位数,医学上称之为矮小。(2.0 分) A.1 B.2 C.3 D.4

我的答案:C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案:D√答对 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。(2.0分) A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案:C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明,在男性的所有死亡原因中,排在第二 位的是()。( 2.0分) A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌

浅谈数据挖掘技术及其应用

1 数据挖掘的起源 2数据挖掘的定义 3数据挖掘的过程 3.1目标定义阶段 3.2数据准备阶段 3.3数据挖掘阶段 3.4结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长,人们分析数据和从中提取有用信息的能力,远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则,更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段,从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘(DataMining),又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KDD),比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的:数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程,提取的知识表示为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律(Regularities)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘是一种决策支持过程,分析各组织原有的数据,做出归纳的推理,从中挖掘出潜在的模式,为管理人员决策提供支持。KDD的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型,以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤,是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的,而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败,因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作,一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求,另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大,通常达到60%左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤:数据选择(DataSelection),数据预处理(DataProcessing)和数据变换(DataTransformation)。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据,形成目标数据(TargetData)。数据预处理对提取的数据进行处理,使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划,即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后,针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后,就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段,也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝1、2 (1.西北师范大学数信学院计算机系,甘肃兰州730070;2.兰州理工中等专业学校,甘肃兰州730050)摘要:科技的进步,特别是信息产业的发展,把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业,但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能,通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分,如何才能从中提取有价值的知识,进一步提高信息量利用率,因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据,以使数据得以充分利用,由此引发了一个新的研究方向:数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势,基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词:数据挖掘;知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期:2010-01-15修回日期:2010-02-11 作者简介:舒正渝(1974-),女,重庆籍,硕士研究生,研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技2010年02月(中旬)第09卷第05期第202期 总38

大数据之数据挖掘技术

大数据之数据挖掘技术 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的,分享你需要的。 大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西,而我们更关心的是这个过程是什么?如何开始? 总结的过程也是一个学习的过程,通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘,中间会贯穿很多的概念,算法,业务转换,过程,建模等等。 我们列一下要谈论的话题: 1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘? 2、数据挖掘在营销和CRM中的应用? 3、数据挖掘的过程 4、你应理解的统计学

5、数据描述与预测:剖析与预测建模 6、经典的数据挖掘技术 7、各类算法 8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘 9、具体的案例分析 什么是数据挖掘? 是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类:数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式(pattern)和规则(rule)的业务流程。 这里谈到了发现模式与规则,其实就是一项业务流程,为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单,或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前,数据的获得不再是一个障碍,而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧,也可以用计算机来完成其最擅长的工作:提出问题并解决问题。模式和规则的定义:就是发现对业务有益的模式或规则。发现

模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源,既考虑客户数量上的短期效益,同时也考虑客户价值的中期和长期收益。 而在上面的过程,最重要的一点就是:如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系,这就是客户关系管理,CRM。 专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如,为交叉销售和向上销售改进推荐,预测未来的用户级别,建模客户生存价值,根据用户行为对客户进行划分,为访问网站的客户选择最佳登录页面,确定适合列入营销活动的候选者,以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。 两种关键技术:生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。 经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移,他们对客户的了解也会越来越多,从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是:忠实的顾客和盈利的商店。 但是拥有数十万或数百万客户的大公司,则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境,他们必须要面对的是,学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析,大数据在出现到现在,短短的几年的时间内,大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说,已经逐渐的应用到我国各行各业中,能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析,还能根据用户的反馈对产品进行更新改造,大数据时代下,采用信息化管理,能够有效的提升企业的管理效率,进而提升企业的生产效益,所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术,这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值,在实际应用中,能够及时的掌握产品的具体使用情况,能够在众多的数据信息中进行优化数据信息,进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中,由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息,实现了质的突破,说明技术要求较高,需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时,可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组,然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理,在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中,聚类分析是区别于传统的分类方式,它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式,一种是硬聚类,这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类,这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说,这两种的分类方式不一样,但是所能达到的目的是一样的,都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一,特征性数据分析方法能够对整体的数据信息,进行特征性的分析,对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性,可以应对大多数的数据资源的分析,所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中,相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法,比如可以利用人工神经网络进行收集数据,在数据终端进行建立神经网络,搜集可利用的信息;采用遗传基因算法对数据进行分析,对庞大的数据进行选择、重组;利用可视化技术对数据进行搜集,挖掘,可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析,市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中,可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结,能够在大数据下进行分析用户的信息资源,可以根据大数据反馈回的数据信息,进行改变市场营销模式。比如,通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数,然后在后台系统中,可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品,能够让用户有更多的选择性,提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高,人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着,在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用,可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析,针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率,进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用,能够促进制造业的发展,是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代,电信行业在蓬勃的发展中,但是电信用户基数大,所需要处理的问题也是最多的,所以需要更好的服务来解决用户的问题,才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题,但是这种技术服务会被数据流冲击,导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面,采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究,能够在其中发现规律,针对用户反馈回的信息,进行改进,提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展,在实际的应用中,能够对全体学生的心理特点进行分析,然后得出相应的教学方案,让教师能够及时的掌握学生的学习情况,从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析,及时发现学生学习的薄弱之处,方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析,能够更好的利用教学资源,最大化发挥教学资源的作用,从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述,随着信息化时代的不断发展,我国正在向着大数据时代迈进,要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用,才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等,能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究,得出可利用的数据,进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭,吕丹,安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报,2018,36(09):73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 (青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司,青岛 266000) 摘要:随着现代社会信息化技术的不断发展,我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中,大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式,介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词:大数据时代;数据挖掘技术;主要应用及延伸方向doi :10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号:TP311.13 文献标示码:A 文章编码:1672-7274(2019)01-0194-01

(建筑工程管理)基于大数据挖掘技术及工程实践试题及答案

(建筑工程管理)基于大数据挖掘技术及工程实践试 题及答案

《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) 3) A.关联规则发现B.聚类 4) C.分类D.自然语言处理 5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?(A) 6)(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 7)(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 8) A.Precision,RecallB.Recall,Precision 9) A.Precision,ROCD.Recall,ROC 10)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) 11)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 12)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) 13)A.分类B.聚类 C.关联分析 D.隐马尔可夫链

14)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) 15)A.根据内容检索B.建模描述 16)C.预测建模D.寻找模式和规则 17)下面哪种不属于数据预处理的方法?(D) 18)A.变量代换B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 19)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) 20)A.第一个B.第二个 C.第三个 D.第四个 21)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) 22)A.标称B.序数 C.区间 D.相异 23)只有非零值才重要的二元属性被称作:(C) 24)A.计数属性B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 25)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(D) 26)A.嵌入B.过滤 C.包装 D.抽样 27)下面不属于创建新属性的相关方法的是:(B)

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代,而在这样的时代中,人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的,人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ,给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626),系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

数据挖掘技术及其应用

论文题目数据挖掘技术及其应用 姓名 学科、专业 指导教师 学号

数据挖掘技术及其应用 摘要: 数据挖掘技术作为一个新兴的技术在许多领域都取得了成功的应用,它是一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。据挖掘技术是一门综合多个学科的从数据中寻找规律的技术,该技术已经成功地应用于金融分析、市场分析、客户关系管理等多个行业。本文介绍了数据挖掘技术的基本情况及其应用,最后展望了数据挖掘技术的发展和今后的研究工作。 关键词: 数据挖掘 ;数据分类;关联规则;机器学习

随着现代信息技术、通讯技术和计算机技术的高速发展,数据库应用的范围、深度和规模不断扩大。传统的信息系统大部分是查询驱动的,数据库作为历史知识库对于一般的查询过程是有效的,但当数据和数据库的规模急剧增长时,传统的数据库管理系统的查询检索机制和统计分析方法已远远不能满足现实的需求,它迫切要求能够自动、智能和快速地从数据库中挖掘出有用的信息和知识。数据挖掘技术就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的,它为研究现代信息处理提供了一种新的方法和研究领域。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘的定义 数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 1.2数据挖掘系统的体系结构 数据挖掘系统由各类数据库、挖掘前处理模块、挖掘操作模块、模式评估模块、知识输出模块组成,这些模块的有机组成就构成了数据挖掘系统的体系结构。 数据挖掘系统的体系结构图 2 数据挖掘技术

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题 及答案 《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题 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, xx年纪人数分别为:一年级xx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 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技

浅谈人工智能技术及其应用发展

2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学,四川绵阳,6n o o o) 摘要:本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述,并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科,未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词:物联网;计算机技术;人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程,通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下,人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前,人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等,这些应用领域已经适用到了很 多行业,进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言,主要涉及以下四个方面:机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上,机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段,与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向,它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法,在原有自动识别的基础上,我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求,用户通过输入设备给计算机提供有关信息,从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习(监督分类学习,回归飞行系),无监 督学习,强化学习 图像处理技术遗传算法,图像降维,图像识别,图像分割,特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术,语音识别技术 自然语言处理语音识别,语句分析,文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力,简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要,而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面,一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式,二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式,以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前,市面上已有应用该技术的产品,例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务,其核心技 术不仅包括自然语言技术,也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科,该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径,人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉,可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代,如何对海量图像数据进行信息 iliiia m

相关主题