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数据挖掘与信息分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u16197第1章数据挖掘概述 3

160271.1数据挖掘的定义与意义 3

276061.2数据挖掘的主要任务与过程 3

217901.3数据挖掘的应用领域 4

11851第2章数据预处理 5

276252.1数据清洗 5

325332.1.1缺失值处理：针对数据集中的缺失值，可以采取删除、填充或插值等方法进行处理。 5

110522.1.2异常值检测与处理：通过统计分析、距离度量等方法检测数据集中的异常值，并对其进行合理处理。 5

227872.1.3重复数据删除：对数据集中的重复记录进行识别和删除，保证数据的唯一性。 5

205692.2数据集成与转换 5

251412.2.1数据集成：将多个数据源的数据合并到一个数据集中，涉及数据表的合并、连接等操作。 5

55642.2.2数据转换：对数据集中的数据进行格式转换、类型转换等操作，以满足后续分析需求。 5

35252.3数据归一化与离散化 5

174032.3.1数据归一化：通过对数据特征进行缩放，使其落在特定范围内（如01或1到1），消除不同特征之间的量纲影响。 5

9832.3.2数据离散化：将连续型数据特征转换为离散型特征，有助于简化模型复杂度，提高泛化能力。 5

93382.4数据降维 5

191662.4.1特征选择：从原始特征集中选择具有代表性的特征，删除冗余或无关特征。 5

10122.4.2主成分分析（PCA）：通过线性变换，将原始特征映射到新的特征空间，以保留数据集中的主要特征信息。 6

175042.4.3其他降维方法：如线性判别分析（LDA）、自动编码器（Autoenr）等，可根据实际需求选择使用。 6

11976第3章数据仓库与OLAP技术 6

247003.1数据仓库的概念与结构 6

237583.1.1数据仓库的定义 6

181733.1.2数据仓库的结构 6

288473.1.3数据仓库的特点 6

270823.2数据仓库的设计与实现 6

202423.2.1数据仓库设计原则 6

214763.2.2数据仓库的实现步骤 6

297243.3联机分析处理（OLAP）技术 7

249233.3.1OLAP的定义 7

251133.3.2OLAP的架构 7

122533.3.3OLAP与OLTP的区别 7

67293.4OLAP操作与多维分析 7

217083.4.1OLAP操作 7

64313.4.2多维分析 7

33293.4.3OLAP工具与应用 7

22905第4章关联规则挖掘 8

316534.1关联规则的基本概念 8

160254.2Apriori算法 8

309144.3FPgrowth算法 8

7444.4关联规则挖掘的应用 8

13697第5章聚类分析 9

311765.1聚类分析的概念与类型 9

274365.2Kmeans算法 9

94745.3层次聚类法 9

131675.4密度聚类法 10

25231第6章分类与预测 10

234036.1分类与预测的基本概念 10

240196.2决策树算法 11

206316.3朴素贝叶斯分类器 11

19226.4支持向量机（SVM） 11

32140第7章时间序列分析与预测 11

127357.1时间序列的基本概念 11

240977.2时间序列的预处理方法 11

67197.3时间序列预测方法 12

34647.4时间序列模型评估与优化 12

14963第8章文本挖掘与情感分析 13

261948.1文本挖掘的基本概念 13

138258.2文本预处理与特征提取 13

193268.3文本分类与聚类 13

169238.4情感分析及应用 13

11000第9章数据挖掘中的机器学习方法 14

298109.1机器学习概述 14

33929.2监督学习 14

78939.3无监督学习 14

253539.4半监督学习与强化学习 15

176019.4.1半监督学习 15

23219.4.2强化学习 15

25190第10章数据挖掘项目实施与评估 15

3162310.1数据挖掘项目规