数据挖掘与知识发现-课程

数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。

技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。

课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。

学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。

教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。

通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。

教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。

教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。

教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。

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。

信息科学中的数据挖掘与知识发现引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被持续地产生和积累。

这些数据蕴含着宝贵的知识和信息，但如何从海量的数据中获取有用的信息成为一个挑战。

数据挖掘与知识发现作为信息科学领域的重要技术，可以帮助人们从海量数据中提取出有价值的知识。

本文将从数据挖掘的基本概念和流程、常用的数据挖掘技术、数据挖掘的应用以及数据挖掘的挑战与发展趋势等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与知识发现在信息科学中的重要性和应用前景。

一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。

数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘模型的构建、模型验证和评估以及应用结果的解释与应用。

问题定义是数据挖掘流程的起点，它确定了数据挖掘的目标和需求。

在问题定义阶段，挖掘者需要明确自己想要从数据中获得的知识，并考虑如何实现这个目标。

数据收集和预处理是数据挖掘流程的重要环节。

在这个阶段，挖掘者需要收集和整理相关的数据，并进行数据清洗、数据集成、特征选择和数据变换等步骤，以准备挖掘所需的数据。

数据挖掘模型的构建是数据挖掘流程的核心步骤。

在这个阶段，挖掘者需要选择合适的数据挖掘算法，并通过算法建立数据挖掘模型。

常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。

模型验证和评估是数据挖掘流程的重要环节。

在这个阶段，挖掘者需要对构建的数据挖掘模型进行验证和评估，以确保模型的准确性和可靠性。

应用结果的解释与应用是数据挖掘流程的最后一步。

在这个阶段，挖掘者需要解释和应用所挖掘出的知识和信息，从而为实际问题的解决提供参考和支持。

二、常用的数据挖掘技术在数据挖掘的过程中，有许多常用的数据挖掘技术可以帮助挖掘者从数据中发现有价值的知识。

常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。

分类是一种常用的数据挖掘技术，它将数据划分为不同的类别，从而建立起不同类别之间的关系模型。

知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。

【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。

进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。

这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。

当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。

据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。

这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。

面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。

从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。

２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。

1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。

《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。

本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。

通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。

5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。

1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

信息科学中的知识发现与数据挖掘技术随着信息科学的发展，大量的信息涌入我们的生活，给我们带来了巨大的挑战和机遇。

如何从这海量的信息中发现有用的知识和信息，成为了一项重要的任务。

知识发现与数据挖掘技术应运而生，为我们解决了这一难题。

一、数据挖掘技术的基础概念数据挖掘技术是从大规模数据中提取出有用信息的过程。

它通过对数据进行分析、统计、模型构建等方法，发现其中的潜在关联、模式和规律。

数据挖掘技术的核心任务包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。

数据挖掘技术的基础概念包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。

数据预处理是将原始数据转换为适合挖掘的形式，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。

特征选择是根据特征的重要性选择出最有代表性的特征。

模型构建则是根据业务需求选择适当的算法进行数据挖掘。

而模型评估则是对构建的模型进行测试和验证。

二、知识发现技术的应用知识发现技术广泛应用于各个领域，为决策、预测和改进提供参考。

以下是几个典型的应用案例：1. 城市交通管理：通过对交通数据的挖掘，可以发现交通拥堵的原因和规律，为城市交通管理提供决策依据。

例如，可以通过数据挖掘技术发现某个路段在特定时间段的拥堵原因是因为一些特定的活动或施工。

2. 金融风险预测：通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现金融市场的规律和风险趋势，为投资决策提供参考。

例如，可以通过数据挖掘技术发现某个行业的股票在特定时间段具有高回报概率，从而指导投资策略。

3. 医疗诊断辅助：通过对临床数据和病例资料的挖掘，可以发现疾病的发病规律和治疗效果，为医生诊断和治疗提供决策支持。

例如，可以通过数据挖掘技术发现某个疾病在特定人群中的常见症状，从而更准确地进行诊断。

4. 营销预测：通过对消费者数据的挖掘，可以发现消费者的购买行为和偏好，为企业的市场运营和产品推广提供策略建议。

例如，可以通过数据挖掘技术发现某个消费群体在特定促销活动下的购买意愿和购买力。

三、挖掘技术的发展与挑战数据挖掘技术在信息科学中的应用前景广阔，但也面临一些挑战。