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楼主: 冬天里的阳光00

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数据挖掘有奖问答比赛，精美奖品等你拿回家 [推广有奖]

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冬天里的阳光00 发表于 2010-11-11 16:19:52 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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数据挖掘有奖问答比赛

机械工业出版社“华章公司”特面向“人大经济论坛”所有注册用户，举办此次“数据挖掘”有奖问答比赛。

活动时间：2010.11.11~2010.11.26【活动已经结束】

获奖名单：
一等奖：whtclement（论坛ID）
二等奖：heaven09（论坛ID）
三等奖：lanfeng0924（论坛ID）

比赛题目.doc (81 KB)

赠书书目

数据挖掘导论(英文版) 数据挖掘基础教程数据挖掘：概念与技术（原书第2 版）
数据挖掘：概念与技术（英文版第2版）
数据挖掘：实用机器学习技术（英文版第2版）

统计模型：理论和实践（英文版·第2版）统计模型:理论和实践(原书第2版) 离散数学及其应用（英文精编版·第6版）离散数学及其应用（原书第5版） MATLAB数值计算

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关键词：数据挖掘 MATLAB数值计算机械工业出版社 Clement 数据挖掘导论数据挖掘问答奖品

回帖推荐

peijiamei 发表于14楼查看完整内容

第一个问题，俺没有打过篮球所以没法下手。第二个问题，我说下我的看法。 1.数据。需要两份数据第一份数据是销售数据时间销售金额店面编号第二份数据是赛事时间相关数据将这两份数据合并。（上面的两份数据是随机生成的，不具有代表性，数据结构可供参考） 2.方法用的方法是事件分析的方法。将赛事期间设置为event period 赛前前面一个小时（根据需要调整）设置为pre-event perio ...

lanfeng0924 发表于58楼查看完整内容

给出自己的一些看法。题目1：首先，我认为题目给出的数据有些问题（这也是我一直没有回答问题的原因），这一问题是典型的分类问题，由于要给出使得学院队赢得比赛的策略，使用决策树方法提取决策规则显然很直观，也很快捷。下面阐述下我的思路。说题目有问题是这样的，根据分类中决策树的方法来看，使用比赛时间属性就把输赢全给分开了（7点的话肯定赢，9点肯定输，计算比赛时间属性的信息熵，可知这一属性的熵 ...

heaven09 发表于57楼查看完整内容

1.对于篮球比赛的策略问题，主要是采用决策树进行策略选择。 A.对列表中的数据进行处理，即：（按本题）讲数据的各属性的值转化为数值，如时间有（7pm，9pm），即分别转化为（0,1），如此类推。 B.由于数据较少，本题把全部数据作为训练集合，归纳搞糟决策树，从而提取分类规则；当然，如果数据足够多的话，可以按比例分出训练集合和检验集合，先从训练集合提取出分类规则，然后再对检验集合的数据进行分类，从而检验出改 ...

luhuidal 发表于56楼查看完整内容

仔细看了前面几位的作业，很有意义，每个人的思路和算法都不同，受益了！另外，我个人认为这就是基本的统计学的分析作业，跟数据挖掘好像没有什么关系吧。第一题，我想的是逻辑回归方法，一共7列数据，前六列是输入变量，后面一列（输赢）是目标变量，通过分析看不同输入变量对于输赢影响程度的方向和大小；第二题，我想的是线性回归的方法，收集相关的数据；不过，总的来说，前面的几位的答案都很不同的，思路不同，方法不 ...

coranus 发表于55楼查看完整内容

1. 我用的是关联规则与决策树相结合的方法进行分析。假定“sachin首发”、“Girish进攻”和“Girish防御”可由我方决定，结合“地点”“时间”“对手中锋”的限定条件，挖掘出与赢得比赛关联度最高的项；以此来制定下场比赛的策略，结论如下：（1）如果比赛地点在大学同时时间是九点，鉴于之前策略的输球概率为100%，因此可考虑采用a.对手为高大中锋时，sachin不首发，Girish进攻为中锋，Girish防御前锋的策略；b.对手为矮小中锋 ...

whtclement 发表于25楼查看完整内容

第一题：我用的是CRISP-DM模型一、商业理解：对历史比赛的安排和结果，用数据挖掘的办法，设计赢得比赛的策略二、数据理解：很简单，主要进行数据转化地点：X-学院，D-大学 Sachin首发：Y-是 Girish进攻：Z-中锋，Q-前锋 Girish防御：Z-中锋，Q-前锋对手中锋：S-矮，T-高结果：W-赢，D-输构建如下输入表：地点,时间,Sachin首发,Girish进攻,Girish防御,对手中锋,结果 X,7pm,Y,Z,Q,T,W X,7pm,Y,Q,Z,S,W D,7pm, ...

kuhasu 发表于19楼查看完整内容

第一题用了人类智能方法，单线程性能参数150 大学 7pm 是中锋/前锋中锋高--赢

wy2003b 发表于16楼查看完整内容

关于第二个问题。可以考虑difference-in-difference 的方法。体育赛事会增加快餐的需求，但是可能不会影响某种食品的消费。首先考虑赛事之前肯德基鸡块的销量和不受赛事影响的其他食品的销量的差别，然后再比较赛事期间二者的差别。如果赛事增加了快餐的需求，那么赛事期间二者的差别就会增加。从而通过比较两个差别的大小以及显著性来判断体育赛事是否增加了某种快餐食品的需求。