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数据仓库与数据挖掘课程设计 评分:

数据仓库与数据挖掘课程设计

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2017-06-26 上传 大小:119KB
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数据仓库课程设计报告

关于数据仓库与数据挖掘的报告,有课程设计目的,内容,设计过程,挖掘结果及评价

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数据挖掘课程设计

数据挖掘 Apriori算法 关联规则研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、属性间存在的有趣的关联或相关关系。当挖掘的数据不断更新时,如何高效即时的获得所需的结果,设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的关联规则。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。

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数据仓库与数据挖掘学生公寓管理系统课程设计

这是基于数据仓库与数据挖掘的课程设计,里面有SQL Server2000数据库,还有Acess的数据库,感觉有用的话就下

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数据挖掘的课程设计报告

数据挖掘技术在商业上实际应用十分丰富。应用数据挖掘技术,可以帮助相机行业找出有价值的信息,十分有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。对于相机市场研究,数据挖掘可以应用于宏观经济形势研究、市场发展趋势研究、竞争对手研究、客户研究。我们主要针对客户研究方面,通过关联分析在客户信息中发现客户的消费行为模式,帮助营销人员找出影响消费者的机会与方式。

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数据挖掘课程设计30篇

很全面的数据挖掘本科课程设计,一定有适合你的哦

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保存图片到本地相册

保存图片到本地相册,可以在相册查看,Android 6.0以上也可以实现

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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该超市管理系统使用C语言开发,用到了链表和文件的操作。该项目共支持三种类型的用户账户,root管理员,普通管理员,普通用户三种,实现了超市商品的进货,出售以及注册账号等的常用功能。

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Carsim 软件入门: 1. Carsim简介; 1.1 Carsim快速入门; 2.Carsim整车建模; 3. Carsim仿真分析

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基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

】随着城市交通的发展,道路网络越来越复杂,交通拥堵越来越严重,准确预测交通拥堵是城市缓堵保畅,提高 城市交通管理能力关键技术之一。传统马尔可夫预测模型中的单变量模型只能解决单个时间序列上的交通预测问题,一阶模 型仅考虑了相邻时间点数据之间的影响,高阶多变量马尔可夫模型的预测精度不足,难以解决复杂城市道路网络交通拥堵预 测的问题。对此,文章提出了一种添加调节项的高阶多变量马尔可夫模型(AAT-HO3M),证明了模型的收敛性,进行了参数 估计,并参考城市道路交通运行评价指标体系,对城市拥堵进行预测分析。通过预测试验证明,AAT-HO3M预测精度高于传 统高阶多变量马尔可夫模型和改进高阶多变量马尔可

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