1750年以来气候变化研究及其数据挖掘项目

1951―2005 年的鞍山气候数据代码，用的是小波、线性趋势和滑动平均这些老牌利器，搭配统计图做起来还挺直观的。是气温日较差、初霜终霜这些指标，能帮你快速跑出趋势，适合做农业、生态、城市气候类项目。 逐日数据的气温距平做得蛮扎实，适合你拿去做对比。比如你要搞个“过去 50 年降水变化趋势”的小论文，这套数据结构就还挺好上手的，变量分类也清楚。 值得一提的是，像积温、透雨这种容易被忽视的指标，它也考虑到了，做农业相关研究的可以重点关注下。用Python配合这些老数据做气候建模还挺合适，像文章中提到的短期气候实习代码就挺配的。 不过数据跨度长达 55 年，建模时你要注意格式统一，早年数据得自己清

通过对1951-2002年锦州地区气候资料的统计分析，发现近50年来锦州地区的气候变化明显，对农业生产产生了多方面的影响，既有利也有不利之处。

石家河文化是长江中游地区早期文明演化过程中的关键时期，但对其确切年代和环境影响的研究尚有争议。本研究选取了石家河文化代表性遗址——谭家岭遗址，通过美国NSF-Arizona AMS实验室对其剖面进行AMS14C年龄测定，结合相对年代数据，确定了石家河文化的绝对年代约在4800~4100 cal.a BP。此外，利用地球化学元素分析及主成分分析等统计方法，探讨了该遗址的环境特征与人类文明的相互关系。

本研究通过统计处理工具评估气候变化对塞内加尔地区降雨时间序列的影响。研究突出了圣路易斯、巴克尔、达喀尔、济金绍尔和坦巴昆达等地区的数据分析结果。采用多种统计测试方法对不同时间段（1970-2010年和1960-2010年）的数据进行比较分析，揭示了降雨行为的变化趋势。研究还计算了多个统计特征，如均值、方差、标准差、变异系数、偏度和峰度，并应用了Kendall和Spearman等级相关性检验验证年度降雨观测的独立性。趋势分析则通过Mann-Kendall趋势检验和Sen的斜率估计器进行，结果显示北部和中部地区降雨量呈上升趋势。

数据挖掘，听起来是不是挺复杂的？其实它是通过对大量数据的，从中提取出有用信息的技术。比如你在网上购物时，系统会推荐你喜欢的商品，这背后就是数据挖掘的功劳。数据挖掘能企业挖掘潜在商机，甚至预测未来趋势。它的主要方法包括关联、分类、聚类等。每种方法适用于不同的场景，比如关联可以发现“如果买了 A 商品，就买 B 商品”，这种规律。而分类则可以预测客户的行为。你可以想象，通过这些技术，企业可以更精准地满足用户需求，提升营销效果。不仅如此，数据挖掘在各行各业的应用都相当广泛。比如，在金融领域，它可以银行检测到潜在的欺诈行为；在医疗行业，它能医生快速诊断病情。通过数据挖掘，不仅能发现过去的规律，还能预测

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

近年来，开源项目在计算机工程领域备受关注，越来越多的公司和个人开发者加入到贡献开源项目的行列。深入分析了基于数据挖掘的开源项目成熟度分析工具，探讨其在技术创新和社区贡献方面的重要作用。

本论文深入探讨了数据挖掘领域，提供了对该领域基础理论、技术方法和应用场景的全面分析。

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）