大数据时代下数据挖掘课程实践教学探索

大数据建模与数据挖掘培训心得体会引言概述：在大数据时代，数据建模与数据挖掘成为了企业发展的重要工具。

为了提升自己在这一领域的专业能力，我参加了一次大数据建模与数据挖掘的培训课程。

在课程学习的过程中，我收获颇丰，以下是我在培训中的心得体会。

一、理论知识的学习1.1 学习了数据建模的基本概念和原理在培训课程中，我系统地学习了数据建模的基本概念和原理。

了解了数据建模的分类、流程和方法，掌握了数据建模的基本流程和步骤。

1.2 掌握了数据挖掘的常用算法通过课程学习，我掌握了数据挖掘的常用算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘等。

了解了各种算法的原理和应用场景，为实际工作中的数据挖掘任务提供了更多选择。

1.3 深入了解了数据清洗和特征工程在培训中，我学习了数据清洗和特征工程的重要性，掌握了数据清洗的方法和技巧，了解了特征工程的原理和实践方法。

这些知识对于数据建模和数据挖掘的成功至关重要。

二、实践操作的训练2.1 进行了实际案例分析在培训过程中，我参与了多个实际案例的分析和建模工作。

通过实际操作，我深入理解了数据建模和数据挖掘的过程，掌握了实际应用的技巧和方法。

2.2 使用了数据建模工具在培训中，我学习了数据建模工具的使用方法，包括建模软件和数据挖掘工具。

通过实际操作，我熟练掌握了这些工具的功能和操作流程，提升了自己的实际操作能力。

2.3 完成了实际项目任务在培训的最后阶段，我完成了一个实际项目任务，包括数据清洗、特征工程、模型建立和评估等环节。

通过这个项目，我将理论知识与实际操作相结合，提升了自己在数据建模和数据挖掘领域的能力。

三、团队合作的体验3.1 与同学共同学习和讨论在培训中，我与来自不同行业的同学一起学习和讨论。

通过与他们的交流，我开阔了视野，学习了不同领域的经验和见解，拓展了自己的知识面。

3.2 参与团队项目合作在培训的过程中，我与同学们组成了团队，共同完成了一个数据建模项目。

通过团队合作，我学会了与他人合作、沟通和协调，提升了自己的团队合作能力。

大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。

本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。

在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。

关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。

于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。

全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。

因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。

笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。

正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。

受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。

我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。

同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。

一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。

这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。

建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。

而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。

大数据环境下的数据挖掘与分析技术研究在大数据时代，数据的积累和分析成为了企业和机构的重要任务。

数据挖掘与分析技术就是在大数据环境下进行数据处理和提取有用信息的关键技术。

本文将深入探讨大数据环境下的数据挖掘与分析技术，并分析其研究进展和应用场景。

一、大数据环境下的数据挖掘技术研究1. 数据预处理技术大数据环境下的数据往往是庞大而复杂的，包含噪声和缺失值。

数据预处理技术主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗用于处理噪声和异常值，数据集成用于将多个数据源的数据进行整合，数据变换用于将数据转换为可分析的形式，数据规约用于减少数据集的大小。

2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据环境下进行数据分析的核心。

常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。

关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，分类与预测用于根据已有数据来预测未知数据的属性，聚类分析用于将数据集中的对象分成不同的群组，异常检测用于发现与其他对象不同的数据。

3. 数据可视化技术数据可视化技术用于将大数据转化为图表、图形和动画等，便于人们理解和分析数据。

在大数据环境下，数据量庞大，通过可视化技术可以直观地展示数据的模式和趋势，帮助用户发现隐藏在数据中的模式和规律。

二、大数据环境下的数据分析技术研究1. 基于模型的数据分析基于模型的数据分析通过建立数学模型来描述数据之间的关系，然后利用模型进行数据分析和预测。

常用的模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。

通过模型分析，可以揭示数据之间的潜在关系和规律。

2. 数据挖掘与业务智能的结合大数据环境下的数据分析不仅要关注数据本身的分析，还要与业务智能进行结合，从而为决策提供更加准确和可靠的依据。

数据挖掘和业务智能的结合可以帮助企业和机构实现更好的业绩和竞争优势。

3. 文本分析与情感分析大数据环境下的数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据，如文本、语音和图像等。

大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术研究1.引言随着互联网和移动设备的普及，海量的数据被积累和产生。

这些数据中蕴含着巨大的商业价值和潜在的知识。

然而，如何从这些数据中发现有用的知识，成为了当今社会面临的重要问题。

本文将探讨大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术的研究。

2.知识发现的定义与特点知识发现是指从大数据中自动提取出有用的、有效的、隐含的知识的过程。

这些知识可以帮助人们更好地理解数据集中的规律、趋势和模式，以及对未来进行预测和决策。

知识发现的特点包括：（1）数据密度大：大数据时代涌现了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据量巨大，需要高效的技术来进行处理；（2）数据多样性强：大数据涵盖了多个领域和行业，包含了多种类型的数据，如图像、视频、文本等，需要多样的方法来进行分析和发现；（3）数据更新速度快：大数据时代下，数据的产生和更新速度非常快，需要实时的技术来对数据进行分析和挖掘。

3.数据挖掘技术在知识发现中的应用数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式从大数据中提取知识的技术。

在知识发现中，数据挖掘技术起到了核心的作用。

数据挖掘技术主要包括以下几个方面：（1）聚类分析：聚类分析是将数据样本划分为若干个类别的过程。

通过聚类分析，可以将大数据集中具有相似特征的数据样本进行分组，从而发现数据集中的潜在规律和关联。

（2）分类与预测：分类与预测是通过建立分类模型或预测模型对数据进行分类或预测。

通过分类与预测，可以对未知数据进行准确的分类或预测，帮助人们在实际决策中更好地利用数据。

（3）关联规则挖掘：关联规则挖掘是从大数据集中发现事物之间的相互关联和依赖关系。

通过关联规则挖掘，可以发现数据集中隐藏的关联规则，帮助企业进行精准的营销和推荐。

（4）时间序列分析：时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行分析和预测。

通过时间序列分析，可以发现数据中存在的趋势、周期和季节性等规律，帮助人们做出合理的决策。

大数据时代下的教师教育教学方法研究近年来，随着大数据技术的快速发展，它已经逐渐进入各个领域，教育领域也不例外。

大数据时代已经到来，它为教师提供了更多面向学生的数据，也让教育变得更加科学和高效。

本文旨在探讨大数据时代下的教师教育教学方法研究。

一、大数据时代下的教育趋势随着社会的发展，人们对于教育的要求越来越高，希望每个学生都能够得到个性化的教学，这也催生了大数据时代下的教育趋势。

大数据时代下教育的核心是“数据”，教师需要通过海量数据，找到每个学生的学习方式和弱点，挖掘学生潜在的能力，进一步优化教学。

而这些数据往往会有诸如学生成绩、课程表现、行为习惯等方面。

在大数据时代下，教育变得更加科学化，教育教学方法更加多元化。

数据化的教学模式大大增强了教师的教学效率，同时也能够更好地促进学生的学习效果。

二、教师角色的变化大数据时代下，教师的角色发生了不小的变化。

传统上，教师是学生的指导者和传道者，但是随着教育的科技化，教师需要扮演一个更加复杂的角色。

教师在教学中需要发挥数据挖掘和分析的能力，去发现每个学生的潜在能力和优势，制定个性化的教学计划。

教师在大数据时代应该成为学生的引导者，而不是传统意义上的传导者。

三、大数据挖掘在教育中的应用在教育领域中，大数据时代下的数据挖掘已成为最为常见的应用方式。

首先，教育数据的挖掘可以更加精准地判断每个学生的弱点和优势，有针对性地制定学生的教学计划。

其次，大数据挖掘可以帮助教师分析学习行为和学习方式随着时间的变化，从而发现学生在学习中的重要节点。

最后，大数据的应用可以优化课程设置。

通过对学生反馈的数据分析，教师可以更好地评估教学的效果，进而对学生的课程内容、难度和课堂形式进行调整。

因此，在大数据时代下，教师要不断学习数据挖掘技术，找到如何将数据和教育有机结合的方式，从而更加科学地推进教学，提高学生的学习效果。

四、个性化教学在大数据时代的实施大数据时代下，个性化教学成为教育中的热点话题，也是大数据技术的核心应用之一。

大数据分析与数据挖掘实践培训教程一、引言在信息时代的背景下，大数据分析和数据挖掘成为许多企业和组织在决策和发展过程中的重要工具。

本文将介绍大数据分析与数据挖掘的基本概念、方法和实践，帮助读者了解并掌握这一领域的知识与技能。

二、大数据分析1. 大数据概述大数据是指传统数据处理方法难以处理的海量、高速、异构和复杂的数据。

它包括结构化数据和非结构化数据，如关系型数据库数据、日志文件、社交媒体数据等。

大数据的处理涉及数据采集、存储、处理和分析等方面。

2. 大数据分析方法大数据分析是对大数据进行挖掘和分析的过程，其目的是从大量数据中提取有价值的信息和知识。

大数据分析方法包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习、深度学习等。

3. 大数据分析工具在大数据分析过程中，使用合适的工具可以提高效率和准确性。

常用的大数据分析工具有Hadoop、Spark、R等，这些工具提供了数据处理、分布式计算和机器学习等功能，适用于不同规模和类型的数据分析任务。

三、数据挖掘1. 数据挖掘概述数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性的过程。

数据挖掘的目标是通过分析数据，获取对决策和预测有用的信息。

数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。

2. 数据挖掘方法数据挖掘方法根据任务的不同可以分为分类、聚类、关联规则挖掘等。

分类是将训练数据集划分为预定义类别的过程，聚类是将数据分组为具有相似特征的集合，关联规则挖掘是寻找数据中的关联关系。

3. 数据挖掘工具数据挖掘工具可以帮助用户快速实现数据挖掘过程中的各项任务。

常见的数据挖掘工具包括WEKA、RapidMiner、Python中的scikit-learn等，它们提供了丰富的算法和函数库，支持用户进行数据挖掘建模和预测。

四、实践培训教程1. 实践环境搭建在进行大数据分析和数据挖掘实践之前，需要搭建适合的实验环境。

实验环境应包括数据采集设备或数据源、数据存储设备、数据处理和分析工具等。

DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.12.226数据挖掘课程教学改革探索来鹏(南京信息工程大学数学与统计学院 江苏南京 210044)摘 要：数据挖掘课程是统计学与计算机科学等多个学科交叉融合的课程，对其的学习掌握有助于提高学生处理海量数据和分析问题、解决问题的能力，增强学生的市场竞争力，满足大数据时代下对数据分析人才的需求。

文章结合作者多年的数据挖掘课程教学，从教学改革意义，教学现状出发，从理论教学和实践教学方面展开教学改革探索，给出一些教学改革建议。

关键词：数据挖掘 案例分析 实践教学中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)04(c)-0226-02 Abstract: The course of data mining is an intersection course which includes statistics, computer science, and soon. It is helpful to improve the students' ability to deal with mass data and solve problems, enhance their marketcompetitiveness and meet the needs of data analysis talents in the era of large data. Combined with the author's years of data mining course teaching, generated from the significance of teaching reform and the present teaching situation, this paper explores the teaching reform from the aspects of theoretical and practical teaching, and gives some teaching reform suggestions.Key Words: Data mining; Case analysis; Practice teaching随着计算机技术的飞速发展和大数据时代的到来，人们可以便捷快速地搜集到海量数据信息，对其的深度挖掘和合理有效运用是政府部门、企事业单位当前的迫切需求。

教育领域的大数据分析如何利用数据挖掘技术改进教学质量随着技术的日益发展和教育领域的变革，大数据分析在教育中的应用越来越受到关注。

通过运用数据挖掘技术，教育者可以收集、分析和利用海量的教育数据，进而改进教学质量，为学生提供更加个性化和优质的教育。

本文将探讨教育领域的大数据分析如何利用数据挖掘技术改进教学质量。

一、大数据分析在教育中的应用意义随着信息技术的不断进步和教育数据的积累，大数据分析在教育中的应用逐渐成为必然趋势。

教育数据包含学生的学习情况、教师的教学效果、学校的教育管理等方面的信息，这些数据蕴含着巨大的价值。

通过大数据分析，可以深入挖掘教育数据背后的规律和趋势，为教育决策提供科学依据，从而全面提升教学质量。

二、数据挖掘技术在教育领域的应用1. 学生学习情况分析通过对学生的学习数据进行分析，如学习时间、学习行为、作业完成情况等，可以了解学生学习的规律和特点，及时发现学习问题和困难。

同时，可以通过数据挖掘技术，为学生提供个性化的学习建议和辅导方案，帮助他们更有效地学习。

2. 教师教学效果评估通过对教师的教学数据进行统计和分析，如学生成绩、考勤情况、教学反馈等，可以客观评估教师的教学效果，发现优秀教师的教学方法和经验，并及时对教师进行培训和指导，提高整体教学质量。

3. 课程设计和改革通过对课程数据进行挖掘和分析，如课程评价、学生反馈、课程资源利用情况等，可以了解课程的优势和不足，为课程设计和改革提供参考。

同时，可以根据学生的需求和学习情况，调整课程内容和教学方式，提升课程的吸引力和实效性。

4. 教育决策支持通过大数据分析，可以对教育资源的配置、教育政策的制定等提供科学的决策支持。

通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以帮助教育决策者做出合理决策，提高教育资源的有效利用和教育政策的明智制定。

三、面临的挑战和应对策略1. 数据隐私保护在大数据分析过程中，隐私问题是一个重要的考虑因素。

教育部门需要建立健全的数据保护机制，确保教育数据的安全性和隐私性。

大数据建模与数据挖掘培训心得体会一、引言在大数据时代，数据建模与数据挖掘成为了企业和组织中的重要工具，通过挖掘数据中的潜在价值，可以帮助企业做出更准确的决策，提高业务效率。

为了提升自己在这一领域的能力，我参加了一次大数据建模与数据挖掘的培训课程。

在培训过程中，我深入学习了大数据建模和数据挖掘的理论知识，并进行了实践操作。

下面是我对这次培训的心得体会。

二、理论知识学习在培训课程中，我们首先学习了大数据建模的基本概念和原理。

大数据建模是指通过对大规模数据进行分析和建模，提取数据的关键特征，构建合适的模型，从而实现对数据的预测和优化。

在学习过程中，我了解了数据建模的基本流程，包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

同时，我还学习了常用的数据建模算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，并了解了它们的优缺点和适用场景。

接下来，我们学习了数据挖掘的基本概念和方法。

数据挖掘是指通过从大量数据中发现隐藏的模式和规律，从而获得有价值的信息。

在学习过程中，我了解了数据挖掘的主要任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

同时，我还学习了常用的数据挖掘算法，如K-means聚类算法、Apriori算法等，并了解了它们的原理和应用场景。

通过学习理论知识，我对大数据建模和数据挖掘的基本概念和方法有了更深入的了解，为后续的实践操作打下了坚实的基础。

三、实践操作在培训课程的实践环节中，我们使用了一些常用的数据建模和数据挖掘工具，如Python中的scikit-learn库和R语言中的caret包，进行了实际的操作。

首先，我们进行了数据预处理的实践操作。

数据预处理是数据挖掘的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

在实践中，我学会了如何处理缺失值、异常值和重复值，以及如何进行数据变换和规约，从而使得数据更适合进行建模和挖掘。

接下来，我们进行了特征选择和模型构建的实践操作。

特征选择是指从大量的特征中选择出对建模和挖掘有重要意义的特征，以提高模型的准确性和效率。

随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

教育领域作为社会发展的基础，也迎来了数据挖掘的浪潮。

作为一名教育工作者，我有幸参与到教育数据挖掘的研究与实践之中，通过这段时间的学习和实践，我对教育数据挖掘有了更深入的理解和认识，以下是我的一些心得体会。

一、教育数据挖掘的意义1. 提高教育质量教育数据挖掘可以帮助我们分析学生的学业成绩、学习行为、学习资源等数据，从而发现学生个体差异，为教师提供个性化教学方案。

通过对教育数据的挖掘和分析，可以更好地了解学生的学习需求和困难，提高教育教学质量。

2. 促进教育公平教育数据挖掘可以帮助我们分析教育资源的分配情况，发现教育资源不均衡的问题。

通过挖掘数据，我们可以制定针对性的教育政策，优化资源配置，实现教育公平。

3. 支持教育决策教育数据挖掘可以为教育管理者提供决策支持，帮助他们更好地了解教育现状，预测教育发展趋势，制定科学合理的教育政策。

二、教育数据挖掘的方法与技巧1. 数据收集与处理在进行教育数据挖掘之前，首先要收集和整理相关数据。

教育数据包括学生信息、教师信息、课程信息、考试成绩等。

收集数据时，要确保数据的真实性和完整性。

处理数据时，要运用数据清洗、数据转换、数据整合等技术，为后续分析奠定基础。

2. 数据挖掘技术教育数据挖掘常用的技术有关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时间序列分析等。

这些技术可以帮助我们挖掘数据中的潜在规律，为教育教学提供有益的启示。

3. 数据可视化数据可视化是将数据以图形、图表等形式呈现出来，使人们更直观地了解数据。

在教育数据挖掘中，数据可视化可以帮助我们更好地展示数据结果，便于教师、管理者、家长等各方了解教育现状。

三、教育数据挖掘的实践案例1. 学生学业成绩分析通过对学生学业成绩数据的挖掘，可以发现学生的学习特点和成绩分布规律。

例如，挖掘出学生在某一学科上的学习困难，为教师提供针对性的辅导方案。

2. 教师教学质量评估通过对教师教学数据的挖掘，可以评估教师的教学效果。

大数据分析和数据挖掘实践技术随着信息技术的发展，数字化时代的到来，全球数据呈现出爆炸式增长的趋势，各种类型的数据呈现多样化，这给互联网企业和各行各业都带来了巨大的挑战。

据统计，全球数据每年按照50%以上的速度增长，全球数据量已经达到了多ZB的级别，而互联网企业所拥有的数据量更是难以想象。

对这些数据进行有效的挖掘和分析，将会成为各行各业企业未来竞争的重要策略。

大数据分析和数据挖掘实践技术，成为了当代信息技术领域的热门话题。

什么是大数据分析？大数据分析是指对大数据进行系统分析、挖掘和利用的过程。

由于大数据的数量非常庞大，数据类型非常复杂，因此在分析大数据时，通常需要使用一些高级的技术和算法。

在大数据分析中，我们可以使用数据仓库、数据挖掘、数据视觉化等技术手段来帮助我们对数据进行分析，并从中发现新的规律和趋势。

通过大数据分析，我们可以制定更加精准的企业决策，优化生产流程，提高市场营销效率，改进产品质量等等。

常用的大数据分析技术1. 聚类分析聚类分析是通过将数据进行分组来发现数据之间的关系。

在聚类分析中，同一组内的数据具有相似性，而不同组之间的数据差异性较大。

聚类分析在市场营销、安全监控、医疗诊断等领域中都有广泛应用。

2. 关联规则分析关联规则分析是通过对数据中的项集进行分析，发现他们之间的关系。

这种分析方法对于发现数据中的隐藏规律具有较大的帮助。

关联规则分析在众多行业都有应用，例如开发电商网站、提高销售升级、利用个性化数据分析等。

3. 时间序列分析时间序列分析是指通过对时间数据进行统计分析和预测，以揭示他们的变化规律的方法。

时间序列分析在市场调研、股票分析、自然灾害预测等领域都有广泛的应用。

什么是数据挖掘？数据挖掘是指利用计算机技术从大量的非常复杂的数据中提取有用的信息的过程。

数据挖掘的目的是发掘数据中的规律，以帮助企业更好地做出决策。

数据挖掘可以用于市场分析、产品质量检测、电子商务、金融风险评估和医学诊断等领域。

!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%))$(%3%新时代下 数据挖掘 课程的教学改革与探索李忠金4徐帅达杭州电子科技大学计算机学院!浙江杭州!&#$$#)摘4要 针对*数据挖掘+课程教学中目前存在的问题展开探索!一切以学生为中心!以教授学生知识和培养学生能力为目标!优化了教学模式!贴合了时代进步!注重理论与实践相结合"一改往日教学风格!更加巩固学生的基础!更好调动学生的学习兴趣!更有利于学生将理论知识转化为实践经验!更加贴近教学目标和开展*数据挖掘+这门课的初衷"关键词 数据挖掘$教学改革$教学模式$翻转课堂一 概述在计算机技术和互联网技术高速发展的新时代下"信息与数据也出现了爆发性的增长$对于海量数据信息的数据挖掘成为热门的研究方向"为增加高校学生对信息产业的了解"*数据挖掘+逐渐走进高校$*数据挖掘+是一门存在多门学科交叉的实践性课程"对于提高学生的数据处理能力和实践创新能力有着积极的作用$目前"*数据挖掘+这门课程的教学存在一些显著的问题"如教学模式古板#课程落后于时代和缺乏实验课程等"*数据挖掘+的教学改革已成大势所趋$刘波等人($)根据*数据挖掘+课堂的教学实践"得出了一个较为完整的课堂教学内容大纲以及较为详细的课程评价考核方式"实际教学中的应用也获得了较好的效果$黄浩等人())提出了涵盖能力拓展比赛和案例贯穿教学等方法的*数据挖掘+课程教学模式"提高了学生的创新能力"增加了学生的实践经验$本文对*数据挖掘+课程的教学现状和旧的教学模式进行了系统性的分析"得出了针对*数据挖掘+这门课的教学改革与探索$二 课程教学现状分析'一(课程难度大!学生基础知识掌握不同*数据挖掘+这门课"涵盖了数据库#机器学习#统计和算法等多门学科的知识(()"学好这门课还需要学生具备较强的逻辑思维能力$不同专业学生的知识基础不同"相关基础知识掌握情况参差不齐$同时"在*数据挖掘+的课程实践中"动手编程实践必不可少"这对于非计算机相关专业的学生来说是有难度的(3)$再者"本课程中"枯燥的数学公式较多"这很难来调动学生们的学习兴趣"从而失去主动学习和探索知识的动力$另外"对于*数据挖掘+这门课程来说"由于课程难度较大"在有限的教学学时中很难对复杂的难以理解的数据挖掘算法展开深入的讲解"这更加加大了学生们学习这门课的难度$'二(教学内容与时代脱节目前来讲"*数据挖掘+课程与时代的脱节主要表现在教材的陈旧和工具链的落后$很多学校所使用的教材比较老旧(;)"大多是多年前出版的旧版本"很多与课程相关的书籍已经出版了新的版本"却没有及时应用到教学中去$另外"在课堂上老师教学时使用的各种软件#集成开发环境的版本大多是老旧的"而学生们下载安装的基本为新版本"这样会使学生在课上学习和课下实践时遇到版本差异产生的各种问题$教材和工具链的滞后跟不上日新月异的技术更新迭代"长此以往"不利于学生们在学习中理论与实践的结合$'三(理论教学与实践结合不紧密在传统教学模式的课堂上"多以老师进行理论讲解为主"很多学校选用的是一些简单的验证性实验"一些学校甚至没有实践环节$有道是"光说不练假把式"理论应用于实践才能使这门程真正融入学生们的知识体系中去$ *数据挖掘+是一门应用型课程"数据挖掘的算法大多比较抽象"仅靠语言描述无法深刻理解"故而在课堂上结合一些算法的具体实验案例讲解"是十分必要的$课下的项目实践也必不可少$数据挖掘的算法理论推导本就繁杂且枯燥"若没有实践环节的动手尝试"更加不利于学生对算法的理解"不利于学生将所学的知识真正运用起来去解决实际的问题"这不符合课程的教学目标$三 旧的教学模式分析'一(以教师授课为主在以往的课堂授课过程中"教师这一角色为课堂的*主角+"上课以后"学生们围绕教师进行课堂活动$教师在讲台授课"学生作为听众在台下听讲"师生互动环节很少"教师在一节课中讲授的知识较为密集"此种授课模式不利于基础薄弱的同学领悟新接触的#难度大的知识$对于*数据挖掘+这样一门课程前后连贯性较强的课程来说"!科技风"#""年$月创新教学会导致一种现象!学生在课堂中若有一个知识点听不明白"那么接下来的课堂上"他将跟不上老师的节奏$'二(以讲授教材为主在以往的课堂授课内容中"课程大纲是根据教材来制定的"讲授的知识和内容也没有超出教材中的范围$以课本教材为主"缺乏动手实践"将会产生本本主义倾向"课程将过于教条化"课堂氛围较为古板"不利于激发学生的学习兴趣$另外*数据挖掘+作为一门较为前沿的科学技术"其技术的更新迭代是很快的"仅遵循教材中的内容授课"讲授的方面会受到制约"不利于学生了解相关技术的最前沿$'三(以结课考核分数为重在以往的课堂考核中"大多是以课程结束后的期末考试作为评价学生学习情况好坏的主要依据"较少的关注学生们在课程进行中的阶段性学习成果$这种一考定胜负的课程考核方式有失妥当"经常会有学生出现平时学习态度不端正"考前突击临时抱佛脚的情况$学生在课堂上的表现与学习态度"还有学生在课程进行中的阶段性的学习成果都应该纳入最后的课程考核内容中$四 教学改革与探索针对*数据挖掘+课程的教学现状以及对旧的教学模式进行分析"再加之教学中的体验与感悟"得出了*数据挖掘+这门课的教学改革与探索"主要内容如图$所示$图$*数据挖掘+课程教学改革与探索'一(翻转课堂采用翻转课堂的教学模式"把课堂的主动权交给学生(0)"交换旧的课堂模式中教师与学生的角色"让学生成为课堂的*主角+$翻转课堂的教学过程分为三个阶段"如图)所示$图)翻转课堂的三个阶段课前预习阶段$利用C ""8#雨课堂#学习通等教学平台给学生发放66<课件#授课视频等学习资料"并发布预习任务$让学生根据线上学习资料进行预习"并完成预习任务"使学生了解本节课程讲述的大致内容"对将要学习的知识有些印象$课堂教学阶段$针对学生预习情况"区分知识重难点和易错点有针对性地进行讲解$课堂上应注重师生互动"以提问的方式"增加学生与老师之间的互动"使老师对学生的知识掌握情况更加了解$对于一些问题"课堂上还应该分小组讨论以及汇报"让学生行动起来去找到解决问题的方法$这样可以增加学生与学生之间的互动和交流"更有利于在课堂上形成了兴致勃勃#互动充分的学习氛围$比如"把学生分为(B;人的学习小组"课堂前几分钟的时间安排几组学生上台分享知识"可以是自己了解的与课程相关的科技动向"也可以是小组内一起阅读的相关领域的论文$这样不仅能调动学生在课堂上的学习兴趣"还可以避免课堂教授内容与时代脱节$课后巩固与实践阶段$每节课结束时应及时考察当堂课学生的掌握情况"检测此次课堂的教学效果$教师应该在线上教学平台发阶段性测试作业"随堂的作业练习不仅能帮助学生们巩固所学知识"还能查漏补缺"寻找知识漏洞"在课下继续利用线上教学平台的学习资源学习和弥补自己的薄弱环节$*数据挖掘+这门课程对学生的实践能力也有较高要求"课后需要发布一些项目案例"供学生们动手锻炼自己的实践能力"并在以后的课堂上讲解分析案例"增加学生对项目案例的了解程度$采用翻转课堂的教学模式"可以整合丰富的学习资源"线上线下相结合"取长补短$配合课堂互动#小组讨论#项目实践等方法"课前预习#课堂练习#课后复习的三段式教学能够使教学效率大大提高$'二(构建丰富的学习资源当今的新时代下"信息技术发达"网络资源丰富$*数据挖掘+课程教师可以在互联网上为同学们提供丰富的学习资源"教师可以将课件#与课程相关的视频及文本学习资料上传至云端"以供学生随时查看$对于互联网上的海量学习资源"教师应该教会学生对网络上的各类资源进行甄别和筛选"向学生推荐优质的学习资源"构建与*数据挖掘+这门课程相对应的资源库"使学生可以利用课余时间对课堂上学到的知识进行巩固和扩展"丰富课余生活"提高学习趣味性$'三(培养实践能力建立与*数据挖掘+课程相关教学实验案例库"案例的设计应该与教学各个章节有紧密的联系"跟随整体的教学步骤"由简到繁"由易到难$另外"选用的教学实验案例应该紧密贴合实际应用需求"选用较新的技术方法和模型$创新教学科技风"#""年$月在实验案例讲解后"应安排学生上机演练"锻炼学生的实际动手能力$个人认为上机是一个十分必要的环节"这样才做到真正的理论与实践相结合"才能真正达到教学目的$数据挖掘的实践案例中首当其冲的一环就是数据的获取"很多情况下"数据集的好坏关系到整个数据处理的结果$课程教学中应该教授学生们数据爬虫技术"教会学生从正当的渠道爬取高质量的数据$让学生爬取自己感兴趣的数据"以兴趣为导师"更能激发学生的学习欲望$获取数据之后"对数据进行预处理将会明显提高数据挖掘的质量"缩短数据挖掘的计算时间$在实践过程中"加强学生对数据集成#数据归纳#数据增广#数据变换#数据筛选等数据预处理技术的练习$根据以上分析"除*数据挖掘+的理论课程学习之外"应增设的*数据挖掘+实验课程如下表所示$数据挖掘实验课程内容表实验名称实验内容数据爬取编写爬虫"获取有效数据数据预处理数据归纳"数据增广"数据变换"数据筛选回归问题使用线性模型实现餐厅利润和房屋价格预测分类问题利用贝叶斯分类器实现基于身高的性别分类关联规则挖掘对数据进行关联分析神经网络基于`@@的C@#5<图像分类与手写数字识别综合性实验自己选择感兴趣的课题"自主爬取数据进行完整的数据挖掘分析"并撰写实验报告'四(完善课程考核机制建立过程性考核机制$改变旧的考核方式"强调过程性考核"把学习过程中各个环节都纳入课程考核的评分体系中$运用学习通#雨课堂等平台中课堂签到考勤#在线作业#在线讨论等功能$这样不仅能拉近学生与老师的距离#丰富授课形式"还能记录学生的过程性学习成果"增加老师对学生学习情况的了解$最后"学生的课程成绩应分为平时成绩#期中成绩和期末成绩$其中"平时成绩应该包括课堂考勤#课堂表现#课堂作业成绩和实验成绩"由此建立过程性考核机制$结语目前互联网高速发展"大数据引领时代发展$*数据挖掘+这门课在高校中的普及教育"顺应了新时代的发展潮流"契合了新时代的进步趋势$而旧的课堂教学模式显然已经不能达到新时代下*数据挖掘+课程教学的教学目标$本文对现阶段*数据挖掘+课程教学所存在的课程难度大#教学内容落后和实践环节的薄弱等几个方面问题进行了分析"并对旧的教学模式中存在的客观问题进行了论述"得出了*数据挖掘+课程教学改革与探索方案$利用线上网络教学平台实现翻转课堂的教学模式"提高教学效率$构建丰富学习资源"丰富课余生活$注重培养实践能力"丰富*数据挖掘+实验课程内容"将理论运用于实践操作$完善了过程性考核机制"一改往日教学风格"一切以学生为中心"以教授学生知识和培养学生能力为目标$实践证明"这些教学中的改进"能更加巩固学生的基础"更好调动学生的学习兴趣"更有利于学生将理论知识转化为实践经验"有更好的教学效果"更加贴近教学目标"更加符合*数据挖掘+这门课开设的初衷$当然"时代一直在向前大步发展"我们也不能拘泥于某一种模式"在探索中前进"在前进中探索$参考文献%$&刘波!蔡燕斯!钟少丹&大数据背景下数据挖掘课程实践教学的探索%F&&高教学刊!)%$''$G()$)32$)G& %)&黄浩!余?!刘树波&以实践和创新能力培养为导向的数据挖掘课程教学方法研究%F&&教育教学论坛! )%$'!3''$)()$(%2$()&%(&丁毅涛&大数据时代下的数据挖掘课程改革探索%F&&科技风!)%)$')1())12)'&%3&杨秀璋!武帅!夏换!周既松!于小民!范郁锋&大数据时代数据挖掘与分析课程教学改革探究%F&&计算机时代!)%)$'%'()$%12$$$&%;&李成&人工智能和*互联网g+背景下计算机教学改革与创新%F&&科技风!)%)$'$;()G(2G3&%0&刘彤!马梦冉!倪维健&数据挖掘翻转课堂混合式教学模式研究%F&&软件导刊!)%)$!)%'%G())%%2)%3&作者简介 李忠金'$'G0,4(!男!汉族!江苏句容人!博士!讲师!研究方向)分布式计算$徐帅达')%%%,4(!男!汉族!河南安阳人!硕士!研究方向)计算机视觉"!科技风"#""年$月创新教学。

强化创新设计能力培养的《数据挖掘》课程教学改革研究摘要: 针对目前高校《数据挖掘》课程的教学现状，提出以强化创新能力培养为目标的数据挖掘课程教学改革，综合采用案例穿透教学的方法，逐步深化学生对具体数据挖掘算法所包含的数学原理的认识，增强学生的创新意识，提高学生的创新设计能力。

关键词：数据挖掘；教学改革；案例教学；创新能力1 计算机专业数据挖掘课程教学现状分析《数据挖掘》是高等学校的一门专业选修课，其课程目标旨在计算机与各学科交叉融合的背景下，帮助学生建立完整的数据分析与应用流程，学会数据分析与数据挖掘的核心方法。

在现有的《数据挖掘》课程教学中，教师是知识点的信息发出者，学生是接受者。

这种单纯“以教为主”的传授知识和技能的教学方式，忽视了对学生自主、合作、探究能力的培养。

2 以创新型人才培养为目标的《数据挖掘》课程教学结合自己多年的教学经验，认为以创新型人才培养为目标的《数据挖掘》课程教学应该在以下几方面进行改革[1,2]。

1)重视课堂教学的效果课堂学习是保障学生培养质量的必备环节。

学生是学习的主体，在课堂教学中不能是老师一味的“自导自演”，应该充分利用丰富的教学资源和教学手段，来调动学生的学习积极性。

2)重视课程体系的构建重视课程体系的系统设计和整体优化。

课程体系的构建坚持按照一级学科设置专业基础课和选修课，以提高学生创新能力为宗旨，强化基础理论知识，丰富实践类课程。

此外，还要实时了解社会发展情况，争取和企业进行联合办学以提升学生的动手能力。

3)重视教学改革重视前沿引领和方法传授。

通过借鉴同类高校的课程设置和教学改革实施方案，改进教学方法。

通过增加相应学科的前沿发展讲座，引导学生和社会保持同步；通过实习和参加互联网+、大学生创新创业等各类竞赛活动，培养学生的知识获取、知识加工的能力，引导学生正确、合理解决工作中遇到的实际问题。

3 以创新型人才培养为目标的教学方法在数据挖掘课程中的应用以数据挖掘课程中的核心算法-分类算法为例。

基于大数据的教育数据挖掘技术研究一、序言随着信息化时代的到来，人们已经广泛认知到数据的重要性。

而教育领域又是一个数据收集和处理的重要领域，随着越来越多的教育数据积累，如何高效地从中挖掘出有价值的信息成为了一个新的研究方向。

本文将介绍基于大数据的教育数据挖掘技术的研究现状和应用前景。

二、前沿技术在数据挖掘领域，聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测技术一直是主流方法。

当然，教育挖掘需要结合特殊的领域背景和特殊的考量因素，故单纯的将常用技术转化为教育模式显然是困难的。

当前，包括推荐系统，知识图谱，深度学习等新技术也进入了教育数据挖掘的领域，并且有望成为重要的研究方向。

1. 推荐系统教育领域与传统的商业领域存在很大的不同，一个主要原因就是用户的个性化因素比较大且变化频繁。

一方面，教育内容、教育培训影响用户的学习类型和学习水平；另一方面，时间和地域问题影响用户的学况。

针对这些问题，推荐系统被广泛应用在教育领域中，帮助用户快速找到与其需求匹配的知识点、学习资源和教育服务。

2. 知识图谱知识图谱是一种对实体和关系进行语义建模的技术。

在教育领域中，通过建立知识图谱实现学生知识的分类、共享和整合。

在教学中，知识图谱也可以协助学生查找相关领域学习的内容，并可以通过网络和AI实现简单的交流和协作。

3. 深度学习在教育领域，一些特殊的挖掘需求，如情感分析、可视化分析、图像处理等，需要具备良好的特征提取和模式识别能力。

深度学习模型的不断发展提高了这方面的效果，为教育数据挖掘带来实用和发展空间。

三、应用案例目前，基于大数据的教育挖掘已经有了很多实践案例，以下部分展示其中的两个案例。

1. 基于MOOC平台的学生流失率预测MOOC平台，即大规模开放在线课程，已在全球范围内得到广泛使用。

虽然MOOC课程有时很受欢迎，但一些挑战始终存在，如学生流失率高、学生信息收集困难等。

研究人员使用了MoocDB，该数据库包含MOOC平台参加者的大量数据，并使用协同过滤和决策树算法挖掘数据。

基于大数据技术的教育数据挖掘技术研究及应用随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域中得到广泛的应用。

其中，教育领域也不例外。

基于大数据技术的教育数据挖掘技术正逐渐成为教育界的热门研究领域，其应用将为教育工作者提供丰富、准确、详尽的数据和信息，帮助他们实现更有效的教学和学习。

本文将深入探讨基于大数据技术的教育数据挖掘技术的研究及其应用。

一、基于大数据技术的教育数据挖掘技术的研究现状在教育领域，数据挖掘技术已被广泛运用，这得益于互联网技术的发展和大规模教育资源的数字化。

教育数据挖掘技术将大数据技术与教育知识体系相结合，通过对学生、教师、课程、评价、资源等各方面的数据进行分析、挖掘和应用，帮助教育工作者更好地了解学生的学习状态及学习行为，发现问题并提供相应的解决方案。

目前，基于大数据技术的教育数据挖掘技术的研究已经逐渐展开。

国内外各高校和科研机构积极投入到这一领域的研究中，涉及到学生成绩预测、课程评价、个性化推荐、学生行为分析等多个方面。

其中，个性化推荐和学生行为分析被广泛应用于在线学习平台。

而学生成绩预测和课程评价的研究则更受重视，目的在于更准确地评估学生的学习效果和帮助教师优化教学。

二、基于大数据技术的教育数据挖掘技术的应用案例1. 学生行为分析学生行为分析是基于大数据技术的教育数据挖掘技术中的重要应用之一。

在线学习平台可以轻松收集大量学生学习数据，如视频观看时间、观看顺序、课程材料下载情况等。

通过学生行为数据的分析，可以了解学生的学习模式、学习状态、学习兴趣等，帮助教育工作者制定更适合学生特点的教学策略。

2. 学生成绩预测学生成绩预测是基于大数据技术的教育数据挖掘技术的一大应用。

学生成绩预测可以帮助教育工作者更准确地评估学生的学习效果，及时发现学生的学习问题并采取相应措施。

学生成绩预测的主要目的是通过分析学生的历史学习记录、作业成绩、考试成绩等数据，预测其未来的学习成绩以及可能存在的风险。

3. 课程评估课程评估是基于大数据技术的教育数据挖掘技术应用的另一个重点。

大数据建模与数据挖掘培训心得体味引言概述：在当今信息爆炸的时代，大数据建模与数据挖掘已经成为企业发展和决策的重要工具。

为了提升自己在这一领域的技能和知识，我参加了一次大数据建模与数据挖掘培训课程。

在这次培训中，我收获颇丰，深刻体味到了大数据建模与数据挖掘的重要性和应用价值。

一、理论知识的深入学习1.1 学习了数据挖掘的基本概念和方法在课程中，我们系统地学习了数据挖掘的基本概念，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

通过案例分析和实践操作，我深入理解了各种数据挖掘方法的原理和应用场景。

1.2 掌握了大数据建模的流程和技巧在课程中，老师详细讲解了大数据建模的流程和技巧，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等环节。

通过实际操作，我掌握了大数据建模的具体步骤和注意事项。

1.3 深入了解了机器学习算法和工具在课程中，我们学习了常用的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。

同时，我们也使用了一些常用的数据挖掘工具，如Python、R、Weka等。

通过实践操作，我熟练掌握了这些算法和工具的使用方法。

二、实战项目的经验积累2.1 参预了真实数据挖掘项目在课程中，我们分组参预了一个真正的数据挖掘项目，从数据采集到模型建立再到结果分析，全程参预了整个项目的流程。

通过这个实战项目，我学会了如何合作、如何解决实际问题，并且提升了自己的团队合作能力。

2.2 解决了实际问题并取得了成果在实战项目中，我们遇到了各种挑战和问题，但通过团队的努力和老师的指导，最终成功解决了这些问题，并且取得了不错的成果。

这让我深刻体味到了数据挖掘的应用价值和实际意义。

2.3 总结了项目经验并提出了改进建议在项目结束后，我们对整个项目进行了总结和反思，提出了改进建议和优化方案。

通过这个过程，我学会了如何总结经验、如何不断提升自己，并且获得了不少珍贵的经验和教训。

三、与同行的交流与学习3.1 与同行进行了深入的技术交流在课程中，我结识了不少志同道合的同行，我们进行了深入的技术交流和讨论，分享了彼此的经验和见解。

大数据时代下的数据挖掘方法及应用研究在大数据时代，数据储存和管理技术的快速发展已经让过去的数据挖掘方法显得有些过时了。

而随着各个行业和领域中所使用的数据量越来越大，对于数据挖掘技术更加高效和准确的应用就越来越成为一个必要的需求了。

本文将会为大家详细介绍大数据时代下的数据挖掘方法和应用研究。

一、数据挖掘的定义和意义数据挖掘是一种通过统计学和机器学习等方法从大量的数据中发现、分析、抽取有价值的信息的过程。

数据挖掘可以帮助我们发现一些有价值的信息以及隐藏在数据背后的潜在规律，这些规律可以用来解决实际问题、优化决策或者预测未来走向，这些都是各个领域中追求的目标。

二、大数据时代下的数据挖掘方法在大数据时代，数据挖掘的方法必须跟上时代的步伐。

数据挖掘的方法主要包括以下几种：1.分类方法分类方法是一种基于监督学习的机器学习算法，它通过一系列的特征参数对数据进行分类。

其中，特征参数是与目标变量相关联的因素，分类器则是将这些因素和目标变量之间的关系转换为可以进行分类的概率模型。

2.聚类方法聚类方法是一种基于无监督学习的算法，它使用相似度和距离测度将数据点分组成不同的类别。

其中，相似度和距离测度是评估不同数据点之间相似程度的重要指标。

3.关联规则挖掘方法关联规则挖掘方法是一种发现事物之间相互关联的方法，它通过寻找事物之间的关联性来推断某种潜在关系。

其中，常用的算法有Apriori算法和FP算法。

4.时序模式挖掘方法时序模式挖掘方法是一种通过对时间序列数据进行分析，发现和预测时间序列数据中的模式和趋势的方法。

其中，常用的方法包括SAX算法、ARIMA模型和HMM模型。

5.异常检测方法异常检测方法是一种通过分析数据中与众不同的点来发现数据异常的方法，其中，常用的方法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法以及基于时间序列的方法。

三、大数据时代下的数据挖掘应用研究数据挖掘技术在各个领域中有着广泛的应用，这些领域包括人工智能、金融、医疗、商业等等。

数据挖掘与大数据应用实践随着互联网技术的不断发展，数据量也不断地飞速增长，大数据时代的到来让人们对于数据处理、分析与应用提出了更高的要求。

这时，数据挖掘技术应运而生，它以海量的数据为基础，通过对数据进行分析和挖掘，提取其中有用的信息，并利用这些信息来帮助我们做出更好的决策。

在今天的社会中，数据挖掘已经逐渐渗透到各个领域中，成为了人们追求创新与发展的有力武器。

一、数据挖掘是什么？数据挖掘是从大量数据中，选取有用、未知、具有潜在价值的信息和知识的过程。

它主要有以下三个方面的应用：1. 预测 - 通过历史数据进行预测。

例如，预测明天的降雨概率，下一季度的市场需求量等。

2. 分类 - 将数据划分为不同的类别。

例如，将顾客分为有购买意向和没有购买意向的两个类别。

3. 聚类 - 将数据分为不同的组。

例如，将顾客分为对同一类产品感兴趣的组。

二、数据挖掘的特点1. 高度自动化 - 数据挖掘是一种高度自动化的分析过程，可以大大提高工作的效率和准确性。

2. 大规模数据处理 - 数据挖掘可以处理海量的数据，并从中提取有用的信息。

3. 非常复杂 - 数据挖掘技术需要使用复杂的算法和模型，对于普通用户来说比较难理解。

4. 数据质量的要求- 数据挖掘需要高质量、完整的数据，否则结果会受到影响。

三、大数据应用实践数据挖掘在大数据时代的应用非常广泛，每个行业、企业都可以从中受益。

以下是一些行业中的实际应用。

1. 银行行业中，能够通过对客户数据的分析，了解客户的消费、信用状况，进而制定更有效的营销策略。

2. 零售行业中，通过对消费者购买历史和行为模式的分析，可以更好地理解消费者需求并制定更有针对性的营销策略，从而提高销售额。

3. 医疗行业中，能够通过对患者的进一步分析和抽象出的规律，优化治疗方案，提高诊疗效果，减少医疗资源浪费。

4. 物流行业中，能够更加精准的掌握物流信息，实现“云仓储、云运输、云协同、云服务”的全流程物流监管，优化物流企业管理模式等。