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经典的关联规则数据挖掘算法Apriori算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。

该文件是《数据挖掘》课程作业题目是基于weka对银行客户信息的关联分析内有代码

1._大数据背景下数据挖掘技术在电子商务营销拓展中的应用——以某网商企业为例.pdf2._电子商务中的数据挖掘技术探讨.pdf3._基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究.pdf4._基于数据挖掘的电子商务交易风险评估.pdf5._基于数据挖掘的电子商务在企业的应用.pdf6._论电子商务中Web数据挖掘技术的运用.pdf7._数据挖掘技术在电子商务中的应用研究.pdf8.数据挖掘在CRM中应用的探究_吴磊.pdf

数据抓取子系统：是及时、高效的收集数量尽可能多的有用的万维网页面，以及建立他们之间的超链接的关系。
内容索引子系统：网页检索子系统的主要职责就是组织好海量的网页数据，是内容检索子系统能够高效的进行检索。
内容检索子系统：计算用户输入查询词与系统索引页面的内容相关程度，它是决定页面顺序的重要因素之一。
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内容简介编辑《android的设计与实现：卷i》是android应用开发工程师和android系统工程师进阶修炼的必读之作。
它由资深android内核专家亲自执笔，从源代码角度，系统、深入、透彻剖析android系统框架层（framework）的设计思想和实现原理，为android应用工程师和系统工程师解决实际工作中的各种难题提供了原理性的指导。
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binder篇（第5～6章）着重分析了binder在native框架层和java框架层的机制和实现，能让读者深入理解进程间的通信模型；
消息通信篇（第7章）重点分析了android的消息驱动和异步处理机制，能让读者深入理解线程间的通信模型；
packagemanager篇（第8～9章）主要讲解了packagemanager的机制与实现，以及apk的安装方法与过程；
activitymanager篇（第10～12章）深入阐述了activitymanagerservice的运行机制、应用程序和进程的启动流程，以及进程管理机制。
《android的设计与实现：卷i》适合中高级的android应用开发工程师、android系统开发工程师、android系统架构师，以及负责对android系统进行调试和优化的工程师们阅读。
3前言编辑为什么要写《Android的设计与实现：卷I》　　Android从2007年问世至今，不仅在各个应用领域发展得如火如荼，其图书市场也是一片“兴旺”，各个层次、各种类型的Android图书的需求都比较旺盛。
目前市场上已经有的图书主要分为以下三类：　　针对AndroidSDKAPI使用的描述　　针对Android系统架构各部分的描述　　针对Kernel移植的描述　　其中鲜有针对Android四层架构中某一层进行深入挖掘的图书，这让读者有一种只能窥其全貌，却不能独得一隅的遗憾。
　　框架层是整个Android系统的灵魂，这一层起着承上启下的作用，是理解整个Android的关键，也是解决Android应用层Bug的关键。
要开发一款精品手机，就必须深入理解这一层。
　　国际知名的手机厂商对手机品质有着近乎苛刻的要求，手机必须在严格的测试环境下运行数百小时无问题方可上市销售。
这期间出现的稳定性（ANR、Crash、Watchdog）、内存（OOM）、性能等问题都让人十分头痛。
这些问题主要来自于应用程序、Framework、Dalvik虚拟机、LinuxKernel、Driver以及Modem，其中相当大一部分问题源自对Framework的错误理解和使用。
举例如下：　　解决KeyDispatchTimeout类型的ANR，需要熟悉ActivityManager、Input消息处理系统的机制。
　　解决应用程序IDLE状态时发生的ANR，需要熟悉ActivityManager、Binder的运行机制。
　　解决框架层的Watchdog问题，需要熟悉Android启动阶段开启的系统服务和Watchdog的运行机制。
　　解决应用程序的性能问题，同样需要理解框架层的运行和调度机制。
　　上述问题只是冰山一角，仅仅停留在使用SDKAPI的层次是不可能解决上述问题的。
因此，非常需要一本能深入挖掘框架层的专著。
　　针对以上问题，编写“Android的设计与实现”系列丛书，对Android核心模块和主要问题进行深入分析。
其中卷I的主题是启动和通信，主要分析Android运行环境、PackageManager、ActivityManager、Binder和消息机制等核心模块。
卷Ⅱ的主题是资源和UI，主要分析ContentProvider、Resource、ViewSystem、WindowManager、SurfaceFlinger等核心模块。
　　读者对象　　《Android的设计与实现：卷I》主要分析了Android框架层主要部分的体系结构和实现原理，让读者对Framework有一个清晰的理解，并以此增强解决

微软sqlserver2008将整个数据挖掘流程定义为挖掘结构、挖掘模型、挖掘模型查看器、挖掘准确性图表和挖掘模型预测五个步骤，本文将讨论如何在sqlserver2008中验证已经建好的数据挖掘模型。
1.为什么要对数据挖掘模型进行验证当我们建立好一个数据挖掘模型时，并不能保证所建模型能够直接的解决商业问题，我们要使用多种方法来评估和检验数据挖掘模型的质量和特征。
我们可以将将数据分为定型集和测试集来评估数据挖掘模型。
通过将数据集分区为定型集和测试集时，定型集是取大多数数据，小部分数据用于测试。
通过对全部数据的整体数据抽样，我们要保证定型集和测试集的相似。
通过使用相似的数据来进行定型和测试，可以更

如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。
本文从地理信息系统(GIS)方面探讨了解决这个问题的几种方法，从针对GIS数据挖掘方面的需求进行数据挖掘方法的简要分析。
对目前GIS数据挖掘的一些问题进行了概述。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。