README.md · 桂林电子科技大学-唐宇涛/数据挖掘课程实验

# 数据挖掘课程实验

## 介绍
本项目用于发布课程作业与代码示例

参考教材为《Python数据分析与挖掘实战》翟世臣等著。

## 目录说明
```
Chapter/
    code.ipynb          # Jupyer Notebook文件
    data/               # 原始数据
    moudules/           # 部分封装好的函数
    requirements.txt    # 本节需要的第三方包列表
    tmp/                # 部分中间数据及部分图片
requirments.txt         # 总的需要第三方包的列表，可通过pip安装
```

## 环境配置 & 使用方法
1. 于[官方网站](https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads)下载并配置对应自己版本的Anaconda/Miniconda，推荐Python版本3.9
2. 配置成功后，终端应显示为```(base)PS C:\...```表示身处```base```环境
3. 在终端输入```conda create -n data-mining python=3.9```以创建一个名为```data-mining```且Python版本为3.9的环境
4. 输入```conda activate data-mining```以进入到```data-mining```环境，每次执行代码前请确认自己身处该环境中，此时终端应显示为```(data-mining) PS C:\...```
5. 输入```conda install jupyter notebook```以获取Jupyter Notebook
6. 安装完成后输入```jupyter notebook```以运行交互界面，此时在浏览器中输入这串URL即可进入交互界面
7. 在该界面中即可进入对应章节文件夹下，在网页中点击对应章节的```code.ipydb```以运行示例程序
8. 此时直接执行程序可能会遇到第三方包缺失的问题，在终端中运行```pip install -r requirements.txt```以安装对应章节所需的第三方包
9. 可选的，macOS参考第三章安装中文字体以修复绘图中文字体缺失问题

## 注意

受限于Gitee的代码仓库上传文件单个大小不得超过`100M`的限制，部分章节(8~10章)的数据文件未包含于本项目内，所有数据及部分重要的中间结果已上传至[百度云](https://pan.baidu.com/s/1nXRfRIX491gMDJIrHC1sKA )，提取码为`data`，供有需要的同学分章节下载或全部下载

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