《 2020年报告》首次通过主观幸福感对全球城市进行排名，并更深入地探讨了社会，城市和自然环境如何结合在一起影响我们的幸福。幸福分数和排名使用盖洛普世界民意调查的数据。分数基于对民意调查中提出的主要生活评估问题的答案。分数来自2015-2020年全国代表性的样本，并使用盖洛普权重使估算值具有代表性。幸福评分后面的各栏估算了六个因素（经济生产，社会支持，预期寿命，自由，没有腐败和慷慨）中每个因素在何种程度上有助于使每个国家的生活评价高于反乌托邦，一个假设的国家，其六个因素的价值均等于世界最低的国家平均值。

现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。

用于本项目的数据分析及可视化部分的源码

数据挖掘在餐饮业的应用，刘志磊，，近些年来数据挖掘发展迅速，而且在一些商业应用中取得了很大进展，比如在零售业中，帮助店主合理安排商品的摆放、进货数量及时机

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为了利用海量的电网客户数据对用电客户的用电行为进行分析和预测，在大数据的背景下，引入数据挖掘技术，设计了电网客户用电行为分析系统。根据客户的用电数据建立了用电客户细分及客户信用等级的分类标准。在数据挖掘方面，通过K-means算法对用电客户进行客户细分，利用ID3决策树算法对客户的信用度进行分类。最后以某电力客服中心具体数据进行测试，结果有效的反应各分类下的客户用电行为，系统满足设计要求。

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南京工程学院+数据科学与大数据技术+数据挖掘专业课+课程设计

1.一家大型商业银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高为弄清楚不良贷款形成的原因，希望利用银行业务的有关数据做些定量分析，以便找出控制不良贷款的方法。下表是该银行所属25甲分行2002年的有关业务数据。2.为了研究生产率和废料率之间的关系，记录了下表所示的数据，请画出散点图，并根据散点图的趋势拟合适当的回归模型。

一篇关于基于大数据的数据挖掘的英文论文，很有阅读价值