数据仓库与数据挖掘是信息科学领域中两个紧密相关的重要分支，它们在大数据时代扮演着至关重要的角色。数据仓库是一种集中、整合、管理并提供历史数据以支持决策制定的系统，它通过数据整合来协助组织进行有效的数据分析。而数据挖掘则是从大量数据中，通过算法和统计模型等手段，发现隐藏在数据中的有用信息和知识的过程。 本课件深入探讨了数据仓库和数据挖掘的基本原理以及实际应用。介绍了数据仓库的概念、架构和主要技术。数据仓库的架构包括数据获取、数据存储、数据管理和数据分析等关键部分。了解其架构有助于掌握如何从数据中提取价值。 接着，课件详细阐述了数据挖掘的多种技术，如分类、聚类、关联规则、预测分析等。这些技术能够帮助企业从大量数据中提取有价值的模式和趋势，从而为商业决策提供依据。其中，分类技术能够将数据集中的项分配到预定的类别中；聚类技术则用于发现数据集中数据项的自然分组；关联规则分析主要用于发现不同数据项之间的有趣联系；预测分析通过历史数据对未来的趋势或行为进行预测。 在数据仓库与数据挖掘的实际应用方面，课件列举了多个案例，包括零售业、金融服务业、医疗保健和电信行业等。这些案例展示了如何应用数据仓库和数据挖掘技术来解决实际问题，如通过数据挖掘发现客户消费习惯以优化营销策略，或者利用预测分析来减少欺诈行为等。 除了技术层面的深入探讨，本课件还覆盖了数据仓库与数据挖掘实施过程中的挑战和最佳实践。例如，数据质量问题、数据治理和隐私保护等。数据质量问题是指数据不准确或不完整对分析结果的影响，而数据治理则强调建立规范的数据管理流程，保证数据的高质量和一致性。在隐私保护方面，随着数据保护法规的日益严格，如何在挖掘数据的同时确保个人隐私不被侵犯成为了一项重要任务。 课件还专门介绍了数据仓库和数据挖掘的未来趋势，包括大数据环境下的发展机遇与挑战。在大数据背景下，数据仓库和数据挖掘技术需进一步发展以处理海量、多样、高速的数据。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，数据挖掘的算法和模型正变得越来越智能化和自动化。 全套电子课件通过理论与实践相结合的方式，旨在帮助学生或专业人士深入理解数据仓库与数据挖掘的基本原理，并掌握其在现代社会中的应用。这些知识和技能对于从事数据分析、商业智能、数据科学等相关工作的人员尤为重要。掌握数据仓库和数据挖掘技术，将为个人职业发展和企业竞争力的提升奠定坚实的基础。

"计算机在材料科学与工程中的应用" 计算机技术在材料科学和工程中的应用非常广泛，涉及材料科学的各个方面，如材料设计、材料合成、材料性能预测、材料加工等。计算机技术可以帮助材料科学家更好地理解材料的性质、结构和性能，从而指导材料的设计、合成和加工。 计算机在材料科学和工程中的应用可以分为以下几个方面： 一、材料设计：计算机技术可以帮助材料科学家对材料的组成、结构和性能进行预测和分析，从而指导材料的设计和合成。材料设计是指通过理论分析与计算预报新材料的组分、结构与性能，或者是通过理论设计来“订做”具有特定性能的新材料，按生产要求“设计”最佳的制备和加工方法。 二、材料合成：计算机技术可以帮助材料科学家对材料的合成进行模拟和优化，从而提高材料的合成效率和质量。 三、材料性能预测：计算机技术可以帮助材料科学家对材料的性能进行预测和分析，从而指导材料的设计和合成。 四、材料加工：计算机技术可以帮助材料科学家对材料的加工进行模拟和优化，从而提高材料的加工效率和质量。 五、材料信息管理：计算机技术可以帮助材料科学家对材料的信息进行管理和分析，从而提高材料的设计、合成和加工效率。 计算机技术在材料科学和工程中的应用有很多优点，如提高设计效率、降低成本、提高产品质量等。但是，计算机技术在材料科学和工程中的应用也存在一些挑战，如需要大量的计算资源和数据存储空间，需要材料科学家和计算机专家之间的紧密合作等。 计算机技术在材料科学和工程中的应用是一个非常广泛的领域，涉及材料科学的各个方面，如材料设计、材料合成、材料性能预测、材料加工等。随着计算机技术的不断发展和改进，计算机技术在材料科学和工程中的应用将变得更加广泛和深入。 在材料科学和工程中，计算机技术可以分为以下几个方面： 一、计算机模拟：计算机模拟可以帮助材料科学家对材料的行为和性能进行模拟和分析，从而指导材料的设计和合成。 二、计算机辅助设计：计算机辅助设计可以帮助材料科学家对材料的设计和合成进行优化和改进。 三、计算机数据分析：计算机数据分析可以帮助材料科学家对材料的数据进行分析和处理，从而指导材料的设计和合成。 四、计算机信息管理：计算机信息管理可以帮助材料科学家对材料的信息进行管理和分析，从而指导材料的设计和合成。 计算机技术在材料科学和工程中的应用将变得更加重要和关键，随着计算机技术的不断发展和改进，计算机技术在材料科学和工程中的应用将变得更加广泛和深入。 在材料科学和工程中，计算机技术的应用将变得更加重要和关键，材料科学家和计算机专家之间的紧密合作将变得更加重要。计算机技术将变得更加重要和关键，材料科学家和计算机专家之间的紧密合作将变得更加重要。

计算机在材料科学中的应用具有重要的实际意义，它极大地促进了材料研究的数据处理和图像分析技术的发展。在材料科学与工程学院的研究中，计算机技术贯穿了材料研究的各个环节，包括但不限于数据的存储、处理、图像获取与分析等。 计算机辅助的数据处理是现代材料科学研究的基础。数据处理软件如Origin、Excel、Matlab、Mathmatica和Maple等，它们为科研人员提供了多样化的工具，以处理实验数据、进行数据分析和科学计算。Origin是一款由OriginLab公司开发的图形可视化和数据分析软件，具有强大的功能、友好的用户界面和简单的操作流程。它不仅可以进行数据分析，还能进行拟合分析和绘图，包括二维和三维图形。Excel是大家熟知的办公自动化软件，由Microsoft公司开发，虽然其功能相对简单，但它在数据的快速查找和整理上有着广泛的应用。Matlab是MathWork公司推出的，适用于线性系统的分析和仿真，其图形输出直观，功能丰富，尽管对使用者的计算机编程技术和矩阵知识有一定要求。Mathmatica和Maple则以其强大的数学分析和符号计算功能而著称，是进行复杂数学运算和数学推理的理想工具。 在材料加工研究中，图像分析也是不可或缺的一环。图像分析软件如Photoshop的介绍及其在材料研究中的应用就显得尤为重要。Photoshop是图像处理领域广为人知的软件，其基本功能包括数字图像的获取、编辑和保存。在材料研究中，科研人员利用Photoshop对材料的微观结构图像进行增强和分析，以便更准确地把握材料的性质和变化。 通过计算机技术在数据处理和图像分析中的应用，科研人员能够对大量实验数据进行有效的整理和分析，从而提取有用信息，为新材料的研发和材料性能的改进提供科学依据。这不仅提高了研究效率，而且为材料科学的创新和进步提供了技术保障。 随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，计算机在材料科学中的应用领域将不断拓展，其精确性和智能化水平也将不断提升。未来，计算机技术将继续为材料科学的研究提供更为强大的支持，推动材料科学朝着更加前沿和深入的方向发展。

数据采集与清洗是大数据技术与应用中至关重要的环节，它涉及从各种数据源中收集信息，并对数据进行必要的预处理，以便于后续的数据分析和挖掘。本章节将对数据采集的历史、方法、工具以及应用进行详细阐述。 数据采集拥有悠久的历史，其起源可以追溯到远古时期的结绳记事，而在19世纪末，霍尔曼·霍尔瑞斯发明的电动读卡机极大提高了数据处理的效率。人工采集方法历史悠久，普查是最古老的一种方式，具有两千多年的历史。抽样调查方法则在19世纪末被提出，并在后续几十年中得到完善，成为一种经济有效的数据采集方法。随着时代的发展，数据采集的重要性日益凸显，例如罗斯福总统在1930年代开展的数据收集计划，为社会保障法的实施提供了数据支持。进入21世纪，数据采集进一步发展，印度建立的身份识别系统就是一个典型的例子。 在应用层面，数据采集在各行各业都有广泛的应用。在旅游行业，通过收集信息优化出行策略；在电子商务领域，通过分析商品信息构建比价系统；在银行和金融领域，通过个人交易数据进行征信和贷款评级；而在舆情分析领域，数据采集则有助于了解公众意见和情绪。 大数据采集不仅限于传统方式，还可以通过网络爬虫等方式实现。网络爬虫主要针对网站内容进行自动化数据收集，包括新闻、社交、购物等网站的数据，以及一些API提供的流型数据。 数据采集的方法多种多样，包括系统日志采集、网络数据采集和数据库采集。系统日志采集主要是收集业务日志数据供后续分析使用，而网络数据采集依赖于互联网搜索引擎技术，针对性地抓取和归类数据。数据库采集则是将实时产生的数据直接写入数据库中，便于处理和分析。 在数据采集工具方面，目前常用的开源日志采集平台有Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder。数据库方面，常见的有MySQL、Oracle、Redis、MongoDB等。这些工具在不同的采集场景中扮演着重要的角色。 数据清洗是数据采集过程中的重要环节，涉及去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等操作。清洗的目的是保证数据质量，使数据更加准确、一致、完整，为后续的数据分析和决策提供更可靠的依据。数据清洗的方法包括识别异常值、处理缺失数据、合并或拆分数据等。 数据采集与清洗是大数据技术的基础，是确保数据质量的关键步骤。随着数据采集技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据采集与清洗技术将继续在大数据时代发挥其不可替代的作用。

DOE基础知识与JMP软件应用 实验设计（Design of Experiments，简称DOE）是一种统计学方法，通过系统地改变多个输入变量（因子）来观察和分析这些变化对一个或多个输出变量（响应）的影响。DOE在产品研发、过程优化、质量控制等多个领域发挥着重要作用。JMP软件是美国SAS公司推出的一款统计分析软件，它的界面友好，功能强大，尤其在实验设计和统计分析方面表现出色。本篇文档将重点介绍DOE的基础知识，并结合JMP软件的使用方法进行深入分析。 实验设计的类型多样，基本可以分为以下几类：全因子实验设计、部分因子实验设计、响应面法设计等。全因子实验设计考虑了所有可能的因子组合，适用于因子和水平数量较少的情况。部分因子设计则适用于因子和水平较多，全面实验成本过高的情况，它通过筛选实验设计来选取影响最大的因子进行深入分析。响应面法设计主要用于优化设计，寻求多个响应的最优值。 实验设计的步骤一般包括：确定研究目标和响应变量，选择关键因子及其水平，确定实验设计类型，实施实验并收集数据，分析实验结果并优化实验条件。其中，实验设计与分析阶段尤为关键，需要合理地安排实验以最小的实验次数获取有效的数据，并对数据进行恰当的统计分析。 JMP软件为实验设计提供了强大的工具，它支持各种实验设计的生成与分析，用户可以根据研究需求选择合适的实验设计类型，并通过软件的向导功能快速完成实验设计的创建。JMP的数据探索功能可以帮助用户理解数据的基本结构和特征。其统计分析工具能够对实验结果进行各种统计检验，如方差分析（ANOVA）、回归分析、方差成分分析等。 JMP软件应用过程中，需要注意实验设计的正交性和均衡性。正交性确保每个因子的不同水平组合均匀地出现，均衡性则指实验中每一组数据的测量次数应相同。这些特性有助于确保实验结果的准确性和可靠性。 JMP软件的图形分析功能非常强大，它能生成各种图形，如箱线图、主效应图、交互作用图等，帮助研究者直观地理解数据关系和实验效果。图形是分析实验结果的重要工具，它可以帮助研究者直观地识别出因子对响应的影响。 DOE是产品研发和过程优化的关键工具，而JMP软件则是实现高效DOE的有力工具。通过对DOE基础知识的学习和JMP软件应用的实践，工程师和技术人员可以更好地设计实验，分析结果，并最终达到提高产品性能、优化生产过程的目的。

大数据时代的人工智能应用

攻读硕士学位期间参加的项目 2009.09-至今：政府预算执行动态审计监测关键技术研究与示范—国家科技支撑计划（2009BAH42B02） 2010.01-至今：分布式与高可信计算若干理论问题的研究与应用（HEUCF100603） 2010.08-2010.12：“黑龙江地税网上审计系统”的设计与开发 2011.04-2011.08：“黑龙江省社会保险（基本养老保险）联网审计系统综合升级（GH 2010022）” 参加的项目

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ChatGPT在科研中的应用 个人给研一学生上课PPT，内含ChatGPT国内外发展历程、各种使用技巧以及在科研中的应用案例。 同时包含3个国内开源镜像，本人亲测截止2023年5月14号可用。 仅需替换校徽图标即可作为学术分享PPT使用。