大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求

大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求一、前言数据挖掘作为从海量数据中提取有效信息和知识的关键技术，已广泛应用于科研、商业、工业等各个领域。本次大作业旨在通过实践环节，加深同学们对数据挖掘基本概念、核心算法及实际应用的理解与掌握，提升综合运用所学知识解决实际问题的能力。希望同学们能够认真对待，充分发挥主动性与创造性，完成一份高质量的作业。二、作业题目（任选其一或自拟，自拟题目需提前与教师沟通确认）（一）题目一：基于分类算法的XX领域数据预测与分析背景与目标：分类是数据挖掘中的一项核心任务，旨在构建模型以预测新数据实例的类别标签。本选题要求学生选取一个感兴趣的应用领域（如：客户流失预测、疾病风险评估、学生成绩预警、商品评论情感分析等），利用分类算法对相关数据进行建模与分析，实现对特定目标变量的预测。核心任务：1.明确预测目标，选取或收集合适的数据集。2.对数据进行探索性分析与预处理（如缺失值处理、异常值检测、特征选择与转换等）。3.选择至少两种分类算法（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络等）构建预测模型。4.进行模型评估与比较（如使用准确率、精确率、召回率、F1值、ROC曲线等指标），并尝试进行参数调优。5.对实验结果进行分析与解释，探讨模型的优缺点及适用场景。（二）题目二：基于聚类算法的XX数据内在结构探索背景与目标：聚类分析旨在将数据对象分组为不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇间的对象差异较大。本选题要求学生选择合适的数据集，运用聚类算法揭示数据中潜在的结构与模式。核心任务：1.选取具有一定复杂度和探索价值的数据集（如：用户行为数据、图像特征数据、文本主题数据、基因表达数据等）。2.进行必要的数据预处理与特征工程，考虑数据标准化/归一化对聚类结果的影响。3.尝试至少两种不同的聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类、谱聚类等）。4.对聚类结果进行评估（如使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，或结合领域知识进行定性分析）。5.分析不同算法在所选数据集上的表现差异及原因，并对聚类结果的实际意义进行探讨。（三）题目三：基于关联规则挖掘的XX数据模式发现背景与目标：关联规则挖掘旨在从大规模数据集中发现变量之间有趣的关联或相关关系。本选题要求学生针对具有事务性或关系型特征的数据集，运用关联规则挖掘技术，发现数据中隐藏的、有价值的关联模式。核心任务：1.选取合适的事务数据集（如：购物篮数据、网页点击流数据、传感器事件数据等）。2.对数据进行必要的预处理，如数据清洗、事务构建等。3.应用经典的关联规则挖掘算法（如Apriori算法、FP-Growth算法等）。4.合理设置支持度、置信度等阈值，获取有意义的关联规则。5.对挖掘出的规则进行解读与评估，分析其在实际应用中的潜在价值与局限性。（四）题目四：综合数据分析与挖掘应用背景与目标：实际的数据分析问题往往需要综合运用多种数据挖掘技术和方法。本选题鼓励学生选择一个更具挑战性的真实场景或数据集，进行较为全面的数据分析与挖掘实践。核心任务：1.自主确定一个具体的分析目标和应用场景（例如：社交媒体数据分析与用户画像构建、电商平台商品推荐系统原型、城市交通流量分析与预测等）。2.清晰阐述问题定义、分析思路及预期成果。3.综合运用数据清洗、特征工程、多种数据挖掘算法（可包含分类、聚类、回归、异常检测等一种或多种组合）。4.对分析过程和结果进行深入讨论，评估模型效果，并提出可能的优化方向或应用建议。5.强调解决方案的完整性和创新性。三、具体要求（一）数据要求1.数据来源：可以是公开数据集（如UCIMachineLearningRepository,Kaggle,政府开放数据平台等），也可以是模拟数据（需说明模拟规则和合理性），或在合法合规前提下获取的实际数据片段（需注意数据隐私保护）。鼓励使用真实、有挑战性的数据集。2.数据描述：需对所使用的数据进行详细描述，包括数据来源、规模、属性含义、数据质量等。3.数据预处理：必须包含必要的数据预处理步骤，如缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化/归一化、特征选择与转换等，并说明处理依据和方法。（二）技术与工具要求1.编程语言：建议使用Python或R语言。2.工具与库：可选用经典的数据挖掘工具或库，如Python的Scikit-learn,TensorFlow,PyTorch,Pandas,NumPy,Matplotlib,Seaborn等；R的caret,ggplot2等。鼓励使用开源工具。3.可视化：充分利用数据可视化技术辅助数据分析、模型解释和结果展示。（三）分析过程要求1.思路清晰：对所选问题有明确的理解，分析思路清晰、逻辑严谨。2.方法恰当：选择合适的数据挖掘算法和技术，并能对所选方法的原理和适用性进行简要阐述。3.实验充分：进行必要的实验设计，如不同参数设置的对比、不同算法的对比等。鼓励尝试算法改进或创新应用。4.结果解释：不仅要呈现实验结果，更要对结果进行深入分析、解释和讨论，而不是简单罗列。（四）成果提交要求1.实验报告（或分析报告）：*字数不少于3000字（不包含代码和原始数据）。*结构完整，包括：摘要（中英文）、引言（研究背景、意义、目标）、相关技术与方法概述、数据描述与预处理、实验设计与过程（含关键代码片段或伪代码说明）、结果展示与分析讨论、结论与展望、参考文献等。*报告需排版规范，图表清晰，语言通顺，论据充分。2.源代码及说明：*提交可运行的源代码文件，代码需有良好的注释和组织结构。*提供简要的代码说明文档，包括运行环境、依赖库、关键函数说明及运行步骤。3.数据集：提交所使用的数据集（或数据集样本及获取方式说明）。4.可选：如方便，可提交简短的演示视频（3-5分钟），展示核心功能或主要结果。四、评分标准序号评分项目权重评分要点:---:---------------:---:-----------------------------------------------------------------------1报告质量40%结构完整性、逻辑清晰度、语言表达、图表规范性、文献引用；问题定义与目标明确。2数据与预处理15%数据选择的合理性与质量；预处理方法的恰当性与完整性；对数据的理解程度。3方法与实验设计25%算法选择的适用性；实验设计的合理性；参数调优；实验过程的完整性与严谨性；代码的质量与可复现性。4结果分析与讨论15%结果解释的准确性；分析讨论的深度；对结果的批判性思考；模型优缺点及应用价值的评估。5创新性与实用性5%选题或方法的新颖性；解决方案的实用性；是否有独到见解或额外贡献。五、时间安排*选题与数据准备阶段：[请在此处填写具体日期]前完成选题确认，并初步收集和理解数据。*中期检查（可选）：[请在此处填写具体日期]，提交初步的分析思路和数据预处理结果。*作业提交截止日期：[请在此处填写具体日期]。六、注意事项1.独立完成：鼓励同学间交流讨论，但必须独立完成作业内容，严禁抄袭。如有引用他人成果或代码，需明确标注出处。抄袭者将按学校相关规定处理。2.学术规范：严格遵守学术规范，报告中的图表、数据、观点等如来自他人，务必注