目录 1. 绪论 2 1.1项目背景 2 1.2 提出问题 2 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2 2.1数据仓库 2 2.2数据集 2 3 数据仓库 3 3.1 数据仓库的设计 3 3.1.1数据仓库的概念模型设计 3 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 3 3.2 数据仓库的建立 3 3.2.1数据仓库数据集 3 3.2.2建立维表 4 4.数据挖掘操作 4 4.1数据预处理 4 4.1.1描述性数据汇总 4 4.2决策树 4 5、实验心得 12 6、大总结 12 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售 行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出 高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商 品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖 掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所
2022-06-21 17:05:20
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给出了一种基于大数据挖掘的手机游戏平台个性化推荐机制，通过对游戏用户行为数据的获取、存储、清洗、挖掘，由改进的余弦相似度算法计算出游戏的相似度，向用户推荐其喜欢的游戏。该机制可以有效提升游戏推荐的准确性，增强用户黏性，为游戏平台创造更多价值。
2022-04-04 23:39:49
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从三个案例，全面系统地阐述了大数据挖掘的整个过程
包括Jupyter Notebook的Python代码、数据集、和一些简单的解释说明。
教学课件
2022-03-19 19:37:53
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Mining Massive Datasets（《大数据挖掘》，原英文版由剑桥出版社出版）一书中关于社
交网络图模型分析的章节，作者是来自斯坦福大学计算科学学院的Anand Rajaraman、
Jeff Ullman和Jure Leskovec；
2022-03-05 20:01:25
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