数据掘课程设计选题基于算法

3、 Apriori算法是一种最有影响的掘布尔关联规则频繁项集的算法。 其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。 该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。 在这里，所有支度大于最小支度的项集称为频繁项集，简称频集。

2、 下面说下我们在掘大数据的时候，都会用到的几种方法：方法1.(可化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可化都是数据分析工具的最基本要求。 可化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。 方法2.(数据掘算法)如果说可化用于们，那么数据掘就是给机器看的。

1、   常见的大数据分析工具有：1. Hadoop：分布式计算框架，适合处理大量数据，但学习曲线较陡峭。 2. Spark：实时大数据分析工具，易用性好，可扩展性强，但易用性相对较差。 3. Flink：实时数据分析工具，处理速度快，可扩展性好，但社区相对较小。 4. Drill：分布式SQL查询引擎，可快速处理大量数据，但社区相对较小。 这些工具的特点各不相同，具有各自的优势和劣势，根据实际应用场景选择合适的工具进行大数据分析。 美林数据Tempo大数据分析平台，它是一款集数据接入、数据处理、数据掘、数据可化、数据应用于一体的软件产品。 它秉“智能、互动、增值”的设计理念，面向企业级用户提供自助式数据探索与分析能力，为企业提供从BI到AI的一体化数据分析与应用解决方。 为用户数据价值与应用提供强有力的支撑，帮助用户快速数据价值，助力企业商业成功！Tempo平台由可化分析（TempoBI）、工智能（TempoAI）两大子产品组成。

4、 统计0本包括预言算法(回归)、抽样、基于t经验的设计8等 1)数据掘和决策支h系统 · 数据仓1库 · OLAP(联机分5析处理)、Data Mart(数据集)、多维数据库 · 决策支n工k具融合 将数据仓8库、OLAP,数据掘融合在一n起,构成企业决策分0析环境。 8。