GMIN313 蒙彼利埃科学大学数据挖掘项目发布

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和

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。

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）

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

汇集数据挖掘领域专业人士的精选项目，展示数据挖掘实践应用与创新。

Aztech 数据挖掘项目的最终成果。

奥萨卡拉萨尔大学的学生正在进行一个数据挖掘项目。

Drexel 大学的 CS500 项目 2 是一个关于数据挖掘的实战项目，主要用 Java 语言进行开发，挺适合想要深入了解数据和机器学习的小伙伴。你会从数据获取开始，进行数据预，探索性数据，再到模式识别，是模型评估与优化。Java 在这个过程中有用，尤其是在集成像 Apache Mahout、Weka 这样的框架时，能让你用机器学习算法轻松实现分类、聚类等任务。整个过程既复杂又充满挑战，但掌握了这些技能，绝对能为你今后的数据工作打下坚实基础。哦对了，项目中也会涉及生成报告、数据可视化等内容，Java 的库像 JFreeChart、JavaFX 可以大显身手。，这个项目不仅能提升编程技能，还能