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泉州幼儿师范高等专科学校拥有国家级骨干专业2个，国家级生产性实训基地1个，国家级职业教育教师教学创新团队1个，省级精品专业1个，省级示范专业4个，省级职业院校服务产业特色专业群2个，省级专业群实训基地1个，福建省学前教育技能实训基地1个，福建省高校中华优秀传统文化传承基地1个，省级精品课程6门，省级精品在线开放课程12门，省级教学团队3个。教育部卓越教师培养计划改革项目1个，福建省教学改革综合试验项目2项。教育部专业教学指导委员会委员2名，全国优秀教师3人，福建省优秀教师8人，福建省特级教师3人，福建省教学名师4人，福建省职业院校专业带头人8名，福建省高校杰出青年科研人才2人，泉州市哲学社会科学领军人才2人，泉州市高层次人才36人。获全国教师教学能力比赛二等奖1次，福建省职业教育教学成果奖一等奖5项、二等奖2项。学校先后与12所中职学校联合培养五年制高职人才，与泉州师范学院联合培养应用型本科人才，构建了下接中职，上接本科的现代职业教育体系。

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大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

大数据技术与应用研究方向

是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。本专业旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

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