12577SmartDataProcessing Assessment Report
《智能数据处理》课程考核主要围绕数据建模与查询优化处理报告以及数据分析综合案例报告两大部分展开，评估考生在数据处理方面的理论知识与实践能力。以下是对这两部分考核内容的详细解读：
数据建模与查询优化处理报告（50%）
此部分要求考生选择一个实际应用场景，如学生学籍管理系统、图书管理系统等，进行需求分析并完成数据建模。数据建模是数据处理的基础，包括以下几个关键步骤：
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需求分析：理解业务需求，绘制合理的数据流图，确保数据的流动与处理符合实际业务流程。
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概念建模：明确实体、属性及其相互关系，这是E-R模型的基础。
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E-R图绘制与整合：用E-R图直观表示实体、属性和关系，然后将其整合为全局E-R图，以体现整体数据结构。
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物理建模：将E-R图转化为关系模式，即数据库的实际表结构。
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查询优化：涉及复杂数据查询的设计，包括基于索引的优化、数据库模式反规范化、视图物化和查询语句重写等方法，以提高查询效率。
数据分析综合案例报告（50%）
这部分要求考生展示完整的数据分析过程，使用适当的工具如SPSS或EXCEL，以及信息检索模型和关联规则算法，进行数据收集、分析和可视化。主要内容包括：
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信息检索：运用多种信息检索模型，如布尔模型、向量空间模型等，进行学术信息的查找和筛选。
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数据收集：采用问卷调查、访谈、网络爬虫等多种方法获取案例所需数据。
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数据分析：理解并应用数据分类方法，如K-means聚类、决策树等，进行数据探索和特征分析。
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关联规则算法：学习和应用关联规则算法（如Apriori、FP-Growth等）发现数据中的频繁项集和关联规则。
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数据展现：将分析结果以图表形式展示，确保信息易读且有说服力。
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报告撰写：报告应逻辑清晰，结构紧凑，层次分明，符合规定的字数要求。
报告格式要求
无论是数据建模报告还是数据分析案例报告，都需遵循统一的版式和字号规定，以保证报告的专业性和规范性。具体包括：
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版式设定：A4纸张，纵向排版，合适的页边距和页码设置。
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字号与字体：标题用黑体，正文标题和内容分别用不同字号的宋体，保持一致性。
