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前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。
数据挖掘的课课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和方法，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
具体的学习目标包括：1.知识目标：学生能够理解数据挖掘的定义、目的和应用领域；掌握数据挖掘的基本步骤和方法；了解数据挖掘中的常见算法和模型。
2.技能目标：学生能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择和模型训练；能够根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术；能够对数据挖掘结果进行解释和评估。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到数据挖掘在科学研究和实际应用中的重要性；培养学生的创新意识和问题解决能力；培养学生的团队合作精神和沟通表达能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目的和应用领域，理解数据挖掘与数据分析、机器学习的区别和联系。
2.数据挖掘基本步骤：学习数据挖掘的流程，包括问题定义、数据准备、特征选择、模型训练和评估等。
3.数据挖掘方法：学习常见的数据挖掘方法，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，了解各自的特点和适用场景。
4.数据挖掘算法：学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、K近邻算法等，理解算法的原理和实现。
5.数据挖掘工具：学习使用数据挖掘工具，如Python库、R语言、Weka工具等，进行数据预处理、特征选择和模型训练。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师通过讲解数据挖掘的基本概念、方法和算法，引导学生掌握知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据挖掘的应用场景和解决方法。
3.实验法：学生通过动手实验，使用数据挖掘工具进行实际操作，巩固理论知识。
4.讨论法：学生分组讨论问题，培养团队合作精神和沟通表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将使用以下教学资源：1.教材：选择一本与数据挖掘相关的教材，作为学生学习的基础资料。
《黑马程序员 6天数据挖掘笔记》一、引言在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业和个人获得竞争优势的核心资源。
数据挖掘作为从大量数据中发现规律、建立模型的技术，已经成为了互联网和科技领域的热门话题。
对于想要深入了解数据挖掘的人来说，《黑马程序员 6天数据挖掘》课程提供了一个全面系统的学习路径。
在接下来的文章中，我们将从简单到复杂、由浅入深地讨论这个主题，并对《黑马程序员 6天数据挖掘》进行深入剖析和总结。
二、基础概念1. 数据挖掘的定义和作用让我们先从数据挖掘的基础概念入手。
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出未知的、有意义的、新的且潜在有用的知识的过程。
它可以帮助企业从海量数据中发现商业价值，为决策提供支持。
在《黑马程序员6天数据挖掘》中，老师通过生动的案例和清晰的概念解释，帮助学员初步建立了对数据挖掘的认识。
2. 数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据清洗、特征选择、建模与评估等步骤。
每个步骤都有其独特的方法和技巧，需要结合实际情况和具体问题进行调整和应用。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员通过实际操作，深入理解了每个步骤的重要性和相互关系。
三、实战案例1. 电商全球信息湾用户行为分析通过分析电商全球信息湾的用户行为数据，可以帮助电商企业更好地了解用户的偏好和行为习惯，从而提供个性化服务和精准营销。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》中，老师通过一个真实的电商案例，详细介绍了用户行为数据的收集和分析方法，为学员提供了宝贵的实战经验。
2. 基于文本数据的情感分析情感分析是将自然语言处理和数据挖掘技术相结合的一种技术，可以帮助企业挖掘用户的情感倾向和态度，用于舆情监控、产品反馈等方面。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员学习了如何利用Python对文本数据进行情感分析，并利用可视化工具展示情感分析结果，加深了对数据挖掘技术在实际应用中的理解。
四、个人观点和总结通过学习《黑马程序员 6天数据挖掘》课程，我对数据挖掘这个领域有了更深入的认识和理解。
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲一、课程基本情况表1 课程基本情况表二、课程简介(中英文版)《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重要基础课程。
本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的数据挖掘算法。
通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识的运用能力有很大的帮助。
《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据分析能力的重要专业课程。
本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化的全流程。
具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。
和实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。
三、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.课程目标对应的学生知识和能力要求如下：课程目标1: 掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础（支撑毕业要求3.2）课程目标3: 掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）四、“立德树人”育人内涵结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前沿技术探讨等教学组织形式，在培养学生的创新意识和复杂工程问题解决能力的同时，培养学生的辩证思维、人工智能伦理和法律意识，以及求真务实精益求精的专业精神，踏实严谨的科学素养和理论联系实际的学习与创新方法，引导学生认识到新一代人工智能技术变革带来的机遇与挑战，爱党爱国，自觉践行社会主义核心价值观，坚定理想信念，勇担时代使命。
《数据挖掘与机器学习》教学大纲教案一、课程性质、目的、任务：本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘与机器学习模型。
本书不仅可以帮助读者了解现实生活中数据挖掘的应用场景，还可以帮助读者掌握处理具体问题的算法，培养学生数据分析和处理的能力。
本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。
本书面向高等院校计算机类、软件工程以及信息管理类专业教学需要，也可作为从事大数据开发和信息管理的相关人员培训教材。
二、课程主要教学内容：本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。
三、课程的教学环节要求：教学环节包括：课堂讲授、案例分析课、讨论课、课后作业。
通过本课程各个教学环节的教学，使学生掌握数据挖掘的基本方法，培养学生的自学能力、动手能力、分析问题和解决问题的能力。
通过本课程的学习，要求学生达到以下要求。
1．了解数据挖掘技术的整体概貌。
2．了解数据挖掘技术的主要应用领域及当前的研究热点问题和发展方向。
3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。
四、本课程课外学习与修学指导：由于该课程涉及的技术都是目前比较热门的技术，内容复杂，难度较大，且具有很强的理论性和实践性，所以要学好本课程，必须做到理论与实践紧密结合，才能达到较好的学习效果。
要求学生多参阅相关书籍和资料，多上机实验，掌握数据挖掘的基本功能、主要算法及其实现过程。
