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三、怎么辨别资料真假好坏(一定要看):
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对考生的承诺
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注:1.考研真题、模拟题、冲刺题、期末题由于页码少,无质量问题不支持七天无理由退货。2.对于支持七天无理由退货的资料,退货收取成本费,每页0.15元,彩色胶装每本10元,订书机装订每本0.2元。发货运费由卖家承担,退货运费由买家承担。
资料定价与说明
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改版与售后服务
文登教育每年均根据本年度每年会根据西南财经大学817数据挖掘综合的最新考研要求和考研大纲对西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通进行改版升级并提供售后服务,请考生务必谨慎辨别,避免购买其他机构或个人销售的往年的盗版的西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通而耽误备考和前途;同时文登教育官方郑重声明,购买盗版资料我们将不提供任何售后服务。
怎么辨别资料真假好坏(一定要看)
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纠错反馈与奖励
为了能不断完善西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通的质量,从而使广大考生进行更有效地考研复习备考,如果您在复习过程中发现西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通有任何出入(如印刷不清晰、考点不准确、错别字)或其他疑问、批评建议等,可将具体内容(所购买的图书名称、章节、年份、题目、页数)发送至我们的投诉邮箱。我们将高度重视每位报考西南财经大学考研学子的反馈,第一时间组织西南财经大学的研究生进行校对审核,并及时将结果反馈给您。您的反馈一经采纳,我们将向您赠送价值80-120元的专业课资料抵用券。并且在考研录取后,可优先被录取为文登教育的考研专业课辅导老师。
版权与投诉声明
最近发现很多人在校园贴小广告或者网上发帖进行倒卖文登教育西南财经大学817数据挖掘综合往年的复印版的资料,在非正规渠道购买资料的,我们不负责更新以及售后。西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通为文登考研官方独家版权所有,为文登教育的独家内部资料,受《著作权法》保护,任何单位及个人不得对其进行非法复印、篡改、抄录、传播、销售;一经发现,文登考研将依据国家法律法规追究相关当事人侵权责任;考生如发现西南财经大学817数据挖掘综合考研初试复习一本通存在盗版行为可随时向文登教育投诉举报,我们将予以奖励。打击盗版,支持正版,人人有责!
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多年的传承,资料每年都由西南财经大学本专业刚刚考上的高分研究生更新整理。历年考研招生信息均由历届本专业的研究生整理,仅供参考。
西南财经大学大数据管理专业历年招生信息
招生年份:2023 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 39 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
1201Z5大数据管理 01(全日制)大数据与决策智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化与管理 04(全日制)区块链与通证经济 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
更多初试参考书目信息 | ||
复试科目 |
综合考试(统计学基础
50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息 |
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同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
更多题型结构 | ||
资料说明 |
更多资料说明 |
复试 |
>>更多分数线信息 | ||
录取比例 |
>>更多录取信息 | ||
难度系数 |
>>更多难度分析 | ||
导师信息 |
>>更多导师信息 | ||
研究方向 |
招生年份:2022 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 33 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
1201Z5大数据管理 01(全日制)大数据与决策智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化与管理 04(全日制)区块链与通证经济 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
817数据挖掘综合:
1. 《数据挖掘 概念与技术》(原书第3版),作者:Jiawei Han(韩家炜),出版社:机械工业出版社。 2. 《机器学习》,周志华著,清华大学出版社,2016。 3. 《统计学习方法》,李航著,清华大学出版社,2012。 更多初试参考书目信息 |
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复试科目 |
综合考试(统计学基础
50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息 |
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同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
(一)题分:试卷满分为150分
(二)题型比例: 选择题与判断题 约40% 简答题和计算题 约60% 更多题型结构 |
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资料说明 |
更多资料说明 |
招生年份:2021 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 31 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
1201Z5大数据管理 01(全日制)大数据与金融智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化 04(全日制)区块链与通证经济 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
更多初试参考书目信息 | ||
复试科目 |
综合考试(统计学基础50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息 | ||
同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
更多题型结构 | ||
资料说明 |
更多资料说明 |
招生年份:2020 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 35 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
1201Z5大数据管理 01(全日制)大数据与金融智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
817数据挖掘综合
《数据挖掘 概念与技术》(原书第3版),作者:Jiawei Han(韩家炜),出版社:机械工业出版社。 更多初试参考书目信息 |
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复试科目 |
综合考试(统计学基础50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息 | ||
同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
817数据挖掘综合
题型比例: 选择题与判断题 约40% 简答题和计算题 约60% 更多题型结构 |
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资料说明 |
更多资料说明 |
招生年份:2019 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 30 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
01(全日制)大数据与金融智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101思想政治理论 ②201英语一 ③303数学三 ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
考试科目: 数据挖掘
第一部分:考试内容及要求 一. 数据挖掘概述 考试内容 数据挖掘的概念 知识发现过程 数据挖掘数据类型 数据挖掘功能和模式 数据挖掘可利用的技术 数据挖掘应用 数据挖掘的主要问题 考试要求 1.了解数据库系统技术的演变过程;理解数据挖掘的概念;掌握知识发现过程的7个步骤。 2.掌握数据挖掘的数据类型;掌握数据挖掘功能和模式;理解数据挖掘与统计学、机器学习的联系和区别;了解数据挖掘的应用领域;了解数据挖掘的主要问题。 二. 数据预处理 考试内容 数据属性 数据基本描述统计 数据预处理概述 数据质量 数据预处理的主要步骤 数据清理 数据集成 数据变换 数据规约 数据离散化 考试要求 1.了解数据对象与属性类型。 2. 理解数据的基本统计描述,掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法;了解数据基本统计描述的图形显示;了解度量数据的相似性和相异性。 3.了解进行数据预处理的原因及其重要性;了解数据质量涉及的因素;掌握数据预处理的主要步骤。 4.了解数据清理的概念;了解处理数据缺失值的方法;了解处理噪音数据的方法。 5.理解数据集成的概念;掌握冗余和相关性分析的方法( 检验,Pearson积矩系数)。 6.了解数据变换的策略;掌握数据规范化的计算方法(最小-最大规范化、z分数规范化、按小数定标规范化)。 7.理解数据归约的概念;了解数据归约的策略;了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据归约方法。 8.理解数据离散化和概念分层的概念;了解数据离散化的方法(分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析)。 三.数据仓库和联机分析处理 考试内容 数据仓库基本概念 OLTP和OLAP 数据立方体 数据仓库的数据模型 概念分层 典型的OLAP操作 数据仓库的设计 数据仓库的实现 数据仓库和数据挖掘 考试要求 1.理解数据仓库的概念和关键特征;了解OLTP和OLAP的概念和主要区别。 2. 了解数据仓库模型的种类;了解元数据库的概念以及与其他数据的区别。 3.理解数据立方体的概念;了解数据仓库的数据模型(星型模式、雪花模式、事实星座模式);了解典型的OLAP操作方法。 4.了解数据仓库设计的四种视图, 了解数据仓库的设计过程和步骤;了解OLAP查询处理的步骤。 5.了解三类数据仓库应用;了解多维数据挖掘的重要性。 四. 挖掘频繁模式、关联和相关性 考试内容 频繁项集概念 频繁项集挖掘方法 Apriori算法 FP-growth算法 考试要求 1.理解项集、闭项集、频繁项集和关联规则的概念 ;了解规则兴趣度的两种度量(支持度和置信度)。 2. 了解关联规则挖掘的步骤。 3.了解Apriori算法的步骤;了解FP-growth算法的步骤和优缺点;掌握相关性度量提升度(lift)的计算方法。 五. 分类和预测 考试内容 数据分类和预测的概念 判定树归类算法 信息增益 树剪枝 回归分析 分类法的准确性 组合分类器 类不平衡问题 考试要求 1.理解数据分类的概念;了解分类的两个过程;理解监督学习和非监督学习的区别;了解分类和预测的数据预处理方法;掌握评估分类和预测方法的标准。 2.了解决策树的概念和优缺点;了解决策树归分类的主要步骤;了解常用的属性选择度量,掌握信息增益度量的求法;理解两种常用的树剪枝方法。 3.了解评估分类器性能的度量;了解评估分类和预测准确率的方法(混淆矩阵、灵敏度和特小型、F度量)。 4. 了解K-折交叉验证和自助法的基本思想;了解ROC曲线的概念和特点。 5.了解组合分类器的概念和常用的组合分类方法;了解装袋和提升的基本思想以及两者的区别;了解随机森林的基本思想。 6. 了解类不平衡问题的概念;了解提高类不平衡数据分类准确率的一般方法。 六. 聚类分析 考试内容 聚类分析的概念 聚类方法的分类 算法方法的距离度量 划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 聚类评估 考试要求 1.理解聚类分析的概念;了解聚类分析的应用领域;了解比较聚类方法的标准;了解数据挖掘对聚类的典型要求;了解比较聚类方法的各个方面。 2.理解划分方法的概念和一般特点,以及典型算法;理解层次方法的概念和一般特点,以及典型算法,以及典型算法;理解基于密度的聚类方法的概念和一般特点,以及典型算法;理解基于网格的聚类方法的概念和一般特点,以及典型算法。 3. 理解K-均值算法的步骤和优缺点。 4. 了解算法方法的距离度量。 5. 了解聚类评估概念和主要任务;了解测定聚类质量的方法。 第二部分:考试方法和考试时间 数据挖掘考试采用闭卷、笔试形式,考试时间为180分钟。 第三部分:试卷结构 (一)题分 试卷满分为150分 (二)题型比例 选择题与判断题 约40% 简答题和计算题 约60% 更多初试参考书目信息 |
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复试科目 |
复试笔试科目:
综合考试(统计学基础 50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息 |
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同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
更多题型结构 | ||
资料说明 |
更多资料说明 |
招生年份:2017 | 本院系招生人数: 未公布 | 大数据管理专业招生人数: 10 | 专业代码 : 1201Z5 |
研究方向 |
01 大数据与金融智能 02 数据科学与智能决策 03 金融大数据优化 更多研究方向 | ||
考试科目 |
①101 思想政治理论 ②201 英语一 ③303 数学三 ④817 数据挖掘综合 更多考试科目信息 | ||
初试 |
817 数据挖掘综合:
试卷结构: (一)题分 试卷满分为150分 (二)题型比例 选择题与判断题 约40% 简答题和计算题 约60% 更多初试参考书目信息 |
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复试科目 |
复试笔试科目:
综合考试(统计学基础 50%+python 编程基础50%) 更多复试科目信息 |
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同等学力 |
更多同等学力加试科目 | ||
题型结构 |
更多题型结构 | ||
资料说明 |
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