数据净化

我国人工湿地净化污染河水的应用效果统计分析 本研究汇总分析了我国不同类型人工湿地处理污染河水的应用案例。研究涵盖了表面流、水平潜流、垂直流和组合工艺等主要湿地类型，并收集整理了各案例的湿地位置、占地面积、工艺流程、几何尺寸、填料材料、植物种类、进水浓度、水力负荷、水力停留时间以及主要污染物去除率等关键信息。 通过构建人工湿地数据库，本研究系统分析了不同类型湿地对 COD、CODMn、BOD5、TP、TN、NH4+-N、NO3--N 和 SS 等污染物的去除效果，并总结了各类型湿地在国内污染河水治理中的地理分布特点和适用条件，为未来人工湿地的设计和应用提供参考。

利用Python爬虫获取空气净化器评论数据，通过jieba分词和停用词处理进行情感分析。利用TDF/IDF进行词频统计，分析不同品牌空气净化器的好评与消极评论。进一步通过皮尔逊相关性分析不同指标之间的关系，绘制热力图揭示关联性。研究结果可为各品牌空气净化器的市场推广与产品改进提供指导。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件

Python 数据挖掘的入门数据，清洗练手都挺合适的，格式规整，字段也比较全，拿来直接开练没啥障碍。

从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。