邝春伟

数据挖掘技术是对大数据进行分析和挖掘的重要手段，韩家伟在其著作中系统阐述了数据挖掘的基本概念和技术方法。

韩家伟教授著作的《数据挖掘概念与技术》，深入浅出地讲解数据挖掘相关知识。

在赊销业务中，企业允许顾客从购货到付款的时间宽限期是信用期限。这是企业提供的一种信用条件，影响客户的支付行为和企业的应收账款管理。 2. 证券投资组合能够分散非系统性风险，但不能分散系统性风险。系统性风险是市场整体风险，如经济波动，无法通过多元化投资消除。 3. 现金折扣是一种鼓励客户提前付款的优惠策略，在一定期限内付款可享受的减价。不同于商业折扣，它不是在交易时降低商品或服务的价格。 4. 企业持有现金会牺牲投资有价证券可能获得的收益，因此持有现金的机会成本等于有价证券的利率。 5. 在企业现金未来需求量和现金流量不可预知的情况下，预测最佳现金持有量常采用随机模型来平衡持有成本和交易成本。

数字逻辑中，进制表示法是理解计算机基础的关键。二进制采用0和1，八进制则以0至7表示数码。

数据挖掘韩家伟中文版的知识点整理得挺全，内容覆盖广，而且每个部分都讲得比较清楚。像OLAP操作、数据预这些内容，用得多但理解不深，这篇总结能帮你理清楚逻辑。你要是刚接触数据挖掘，或者准备面试、写项目报告，这份资料还挺值得翻一翻的。 数据挖掘的核心知识点梳理得系统，像分类与预测、聚类这些都配了常见应用场景，比如电商推荐、用户画像之类的，听起来挺接地气。 OLAP 的几个操作也提得到位，像Roll-Up、Drill-Down，这些你在做报表或者 BI 时，肯定绕不开，搞清楚后建模效率提升不止一点点。 再说数据预那一块，不少细节容易忽略，比如离散化和概念分层，其实在做建模前真挺关键，能让模型学得更快

2021春数字逻辑第一章学时安排 总计：48 学时 课程讲授 (42 学时) 第一章 开关理论基础 (7 学时) 第二章 组合逻辑 (10 学时) 第三章 时序逻辑 (12 学时) 第四章 存储逻辑器件 (6 学时) 第五章 可编程逻辑 (7 学时) 第六章 数字系统 (6 学时) 数字逻辑实验 (6 学时) 基本逻辑门实验 三态门实验 数据选择器和译码器实验 ... ... 备注： 数字逻辑与数字系统设计实验为单独课程，安排在每周一次，共计16学时。

基于Spark技术的大数据清洗框架，致力于解决海量数据处理中的复杂问题，通过高效的分布式计算，提升数据清洗的速度与准确性。该框架实现了数据预处理、数据转换、数据过滤等多种功能，适用于各类大数据应用场景。

卡诺图的结构设计挺巧妙的，尤其是三变量那部分，用小方格把最小项一一对应，再按循环码来排列，逻辑相邻和几何相邻就对得上了。这个资源里的图排得还蛮直观的，像t0t000、t1t001这些标法一看就懂，适合刚入门数字逻辑的同学。 三变量卡诺图的每格内容挺丰富的，有最小项编号、变量取值，甚至组合逻辑都能顺着看出来。如果你在学逻辑函数的化简，像AB'C + A'BC'这类表达式，就可以直接在图里找到对应块，一眼判断能不能合并。 建议配合卡诺图化简与最小项这篇资源一起看，化简方法讲得挺系统的，尤其适合做期中复习用。 哦对了，这份是 2021 春正式版，内容比较完整，适合做笔记用。如果你想深入了解逻辑化简相

数据挖掘概念与技术 授课教师： 韩家伟 版本： 第二版中文版 课件特色： 深入浅出，解析数据挖掘核心概念。 案例驱动，结合实际应用场景讲解技术。 内容精炼，提炼知识要点，便于学习掌握。

在关联规则领域，Apriori算法作为一种经典算法，一直受到广泛关注和研究。探讨了如何优化Apriori算法以提高其在大数据环境下的效率和准确性。通过对算法参数和数据处理流程的调整，以及结合现代计算技术，可以有效地改进Apriori算法的性能。这些改进不仅提升了算法的执行速度，还增强了其对复杂数据集的适应能力。