基于粗糙集的数据挖掘在教学评价中的应用

粗糙集的数据挖掘在教学评价里的应用，思路挺清晰的。数据预、属性约简、规则提取这一套流程，逻辑上还蛮顺的。尤其是用了两种约简算法，一个属性，一个搞属性值，效率不低。 粗糙集的约简算法用起来感觉挺方便，像是用分明矩阵做属性约简那段，代码也不复杂，Matlab实现起来也挺直观。你想去掉冗余、提炼关键因素，这招挺好使。 教学评价数据这种结构化的表格挺适合下手挖掘。你只要把决策表准备好，扔给粗糙集一套算法，基本就能摸清哪些指标是影响效果的“硬通货”。 如果你想深入玩玩约简和规则提取的细节，可以去看看那份粗糙集属性约简课件，讲得还不错；或者这篇基于粗糙集的数据挖掘技术探索，案例挺多。 规则提取这块也有点意

数据挖掘 0 2025-07-03

基于电信运营中大客户流失的数据挖掘模型

###基于电信运营中大客户流失的数据挖掘模型####概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘作为一种新兴的技术，在电信运营行业中的应用越来越广泛。电信运营商通过运用数据挖掘技术，能够有效地分析海量数据，从而实现精细化管理、优化服务流程、提升客户满意度。本文将详细介绍一种应用于电信行业中大客户流失分析的数据挖掘模型。 ####数据挖掘概述数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程。在电信行业，尤其是针对大客户流失的问题，通过数据挖掘可以识别出可能导致客户流失的关键因素，并据此采取相应的预防措施。数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤： 1. **定义分析主题**：确定数据挖掘的目标，例如本案例中的“大客

数据挖掘 0 2025-07-03

SPSS Clementine数据挖掘平台

SPSS Clementine 的图形界面挺友好的，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把数据流搭出来，流程一目了然，效率还挺高的。它比较贴合 CRISP-DM 那套流程思路，像数据准备、建模、评估都分得清清楚楚，新手也能跟着走下来，不容易迷路。 项目区就是个任务导航仪，按 CRISP-DM 的套路一步步来，想跳步骤都难。工具栏里的功能挺全的，数据预、建模、可视化都能搞定，风格有点像 SSIS 的数据流设计。熟悉那一套的，估计用起来也挺顺手的。 数据流设计区真的是整个软件的灵魂，把各种操作节点拖进来，像搭积木一样把数据管道串起来。比如导个Target Mail数据集，清洗一下，建个分类树或神经网络模型

数据挖掘 0 2025-07-02

基于数据挖掘的学生体质健康测试设计实现

基于数据挖掘的学生体测系统，功能模块设计得蛮细致，从数据测试到学生管理再到，都打通了。比较适合做校园类系统的参考，尤其你想搞点数据的东西，那这套思路可以借鉴一下。

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘入门与实战笔记Python实践教程

数据挖掘这块，真的是蛮有意思的，能从大量的数据中找出规律，帮你做出更明智的决策。这里推荐的入门与实战笔记，了数据挖掘的基本概念和常用技术。比如，亲和性就适合用来挖掘产品间的关联，像市场营销中常见的'搭售'推荐。通过 Python 代码的展示，带你逐步实现数据加载、规则评估、支持度计算等步骤。如果你有兴趣用数据来洞察趋势，这篇笔记挺不错，能让你入门更快，理解更深。通过实际操作，你不仅能学会基本的技巧，还能感受到数据挖掘在实际应用中的魅力。

数据挖掘 0 2025-07-02

R语言数据挖掘R代码与案例数据

《R 语言数据挖掘》的 R 代码和案例数据算是数据圈里一份挺实用的资源包。书本身内容就不错，理论和实战结合得挺紧，代码也都整理好了，适合边学边敲。压缩包里不仅有每章的 R 脚本，还有几个有意思的案例数据，比如车险数据库和行政区 GIS 文件。拿来跑模型、画图、做预测都挺方便的，尤其对刚入门或想提升实战经验的朋友挺友好。要是你平时用 R 做数据、挖掘相关的项目，这份资源别错过。

数据挖掘 0 2025-07-02

Astronomical Data Mining天池天文光谱分类比赛

天池的天文数据挖掘比赛，专注做天体光谱分类的事儿，挺适合想练练机器学习实战的你。数据是来自郭守敬望远镜，也就是 LAMOST，观测精度高、数据量大，不用自己采集就能开干，省了不少事。 光谱数据的其实还挺有挑战的，不是那种喂个模型就完事的活。你得动脑子噪声、缺失值，还有一堆波段特征，搞得像在解谜。好在题目背景讲得还挺清楚，配套资料也比较全。 适合用深度学习玩一玩，比如用1D CNN或者transformer搞个光谱分类模型。想快点出结果，也可以先撸个LightGBM试水，效果也不赖。 比赛用的数据体量不小，训练集数据一跑起来就是好几万条。建议你本地先搞个样本集调通流程，上服务器跑全量，效率会高不

数据挖掘 0 2025-07-02

Geometric Data Perturbation隐私保护方法

几何结构的信息保留，是GDP 方法最大的亮点。在做数据挖掘时，多模型其实都是靠这些多维结构来提效的，比如聚类、分类、回归这些任务。GDP 不是那种一味加噪音的扰动方法，而是更聪明地保留了重要结构，这点蛮值得一试。 GDP 方法的私密性也挺有意思。作者还搞了个多列隐私评估框架，可以评估在不同攻击手法下的防护效果。尤其适合那种数据外包到云端的应用场景，既保护了隐私，又不牺牲模型效果。 实验部分也挺给力。对比了随机投影等其他方法，GDP 的模型表现还挺稳，隐私也没掉链子。如果你经常搞隐私计算或者数据共享相关的项目，这篇文章的思路和方法可以参考参考，真不是纸上谈兵。 顺带说下，作者陈可可之前在数据扰动

数据挖掘 0 2025-07-02

IBM eServer OpenPower 720产品手册

OpenPower 720 的性能真挺硬的，1 到 4 路器的配置，对于 ERP、CRM 这些业务系统来说，完全能扛得住。嗯，关键是它还能应对那种数据仓储、数据挖掘这种高负载任务，表现也不赖，挺适合搞数据的朋友用。 服务器的形态也比较灵活，有机架式和塔式机柜两种。你是数据中心就选机架，放办公室或者分部，就上塔式，安静又省地方。部署的时候会省不少事，是你团队人不多的时候。 虚拟化能力也是亮点之一。虽然是可选的，但加上后，运行多个系统环境都没啥问题，资源分配也挺智能。最直观的好处嘛——省电、省空间、机器少了管理起来也轻松。 顺带提一下，如果你要搭数据库，比如Oracle，这机器兼容性还不错，网上还

数据挖掘 0 2025-07-02

CURE C实现聚类算法

C 语言写的 CURE 聚类算法源码，还挺有意思的，用来做层次聚类合适。算法是 1998 年就提出的老牌选手了，思路蛮巧妙：不是只靠中心点，而是靠一堆代表点来刻画一个簇的形状，能各种奇奇怪怪的数据分布。代码实现清晰，适合搞高维大数据聚类的同学研究下，是对底层优化感兴趣的朋友，C 语言这块你一定得看。里面像initialize()、build_tree()这种函数用法都典型，调试起来也不算复杂。

数据挖掘 0 2025-07-02