《大数据挖掘及应用》课程教学大纲 (2022版)

大数据分析与挖掘教学大纲I.课程简介本课程是针对大数据分析与挖掘领域的学生开设的一门基础课程。

通过本课程的学习，学生将掌握大数据分析与挖掘的基本概念、数据采集与清洗技术、数据预处理与特征选择方法、常用的大数据挖掘算法等。

II.课程目标1.掌握大数据分析与挖掘的基本概念，理解大数据的特点和挖掘过程；2.熟悉数据采集与清洗的方法，理解数据预处理的重要性；3.熟练掌握常用的大数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法等；4.能够使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评价等。

III.教学内容1.大数据分析与挖掘概述A.大数据的定义和特点B.大数据挖掘的基本概念和过程C.大数据分析与挖掘的应用领域2.数据采集与清洗A.数据采集方法和工具B.数据清洗的目的和方法C.数据去重、缺失值处理和异常值检测3.数据预处理与特征选择A.数据预处理的目的和方法B.数据变换和规范化技术C.特征选择的概念和方法D.特征提取和降维技术4.大数据挖掘算法A. 聚类算法（如K-means算法、DBSCAN算法）B.分类算法（如决策树、支持向量机）C.关联规则挖掘算法D.时间序列分析算法（如ARIMA模型）5.大数据挖掘实践A. 机器学习工具的使用（如Python的Scikit-learn库）B. 基于编程语言（如Python或R）的大数据挖掘案例分析C.数据预处理、特征选择、模型建立和评价的实现IV.教学方式1.理论讲授：通过课堂讲解，介绍大数据分析与挖掘的基本概念和方法。

2.案例分析：通过实际案例分析，展示大数据挖掘算法在实际问题中的应用。

3.实践操作：组织学生实践操作，使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目。

V.考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、参与讨论和课堂练习等。

2.课程项目：根据实际问题，组织学生完成一次大数据挖掘项目。

3.期末考试：考查学生对课程知识的理解和应用能力。

《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。

本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。

本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。

（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。

通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。

这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。

本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。

通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。

三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。

使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。

4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。

（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业选修课学时：48(理论课：32, 实验课：16)学 分：3适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术考核方式：考查先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程二、课程简介本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。

本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。

本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。

教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。

通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。

This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliancesuser behavior analysis and event identification, load analysis and application system disk capacity prediction and e-commerce website user behavior analysis and recommendation service.This course is not a general theoretical, conceptual introduction, but rather an in-depth discussion of problem solving based on the Python language machine learning model. Teachers have in-depth theoretical research and practical experience in the above areas. In the course, they will study these problems together with students, and build experimental environment for practical research on key points to deepen their understanding of these solutions. Through the study of this course, students are expected to master the application of big data analysis and mining.三、课程性质与教学目的本课程是软件工程和计算机科学与技术专业的选修课。

数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。

本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生的数据挖掘能力和解决实际问题的能力。

通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的理论基础、常用算法和工具，能够应用数据挖掘技术解决实际问题。

二、课程目标1. 了解数据挖掘的基本概念和发展历程；2. 掌握数据挖掘的基本任务和常用方法；3. 熟悉数据预处理和特征选择的技术；4. 掌握常用的数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等；5. 学会使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目的实施；6. 培养学生的数据分析和问题解决能力。

三、教学内容与安排1. 数据挖掘概述（2学时）1.1 数据挖掘的定义和发展历程1.2 数据挖掘的任务和应用领域1.3 数据挖掘的流程和方法2. 数据预处理（4学时）2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3. 特征选择与降维（4学时） 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 特征降维的概念和方法3.3 主成分分析（PCA）算法4. 分类与预测（6学时）4.1 分类与预测的概念和任务 4.2 决策树算法4.3 朴素贝叶斯算法4.4 支持向量机算法4.5 集成学习算法5. 聚类分析（4学时）5.1 聚类分析的概念和任务 5.2 K均值聚类算法5.3 层次聚类算法5.4 密度聚类算法6. 关联规则挖掘（4学时）6.1 关联规则挖掘的概念和任务6.2 Apriori算法6.3 FP-Growth算法7. 数据挖掘工具与实践（4学时）7.1 常用的数据挖掘工具介绍7.2 数据挖掘项目实施流程7.3 数据挖掘案例分析与实践四、教学方法与评价方式1. 教学方法本课程采用理论讲授和实践操作相结合的教学方法。

理论讲授部分通过课堂讲解、案例分析、小组讨论等方式进行；实践操作部分通过实验、项目实施等形式进行。

2. 评价方式本课程的评价方式包括平时成绩和期末考试。

通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。

本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、 R 语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。

期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或者实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。

基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。

重点：大数据的定义、研究内容与应用。

难点：无。

基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特殊是 Apache Kafka 数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数据仓库概念与 ETL 工具Kettle 的实际应用。

重点： Apache Kafka 数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL 工具。

难点： ETL 工具Kettle 的实际应用。

基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。

重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。

难点：数据挖掘算法的综合应用。

基本要求：熟练掌握机器学习系统 Mahout 和大数据挖掘工具 Spark Mllib 下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。

重点： Mahout 安装与使用、 Spark Mllib 工具的使用。

难点： Mahout 和 Spark Mllib 工具的使用。

基本要求：了解 R 语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉 R 语言在数据挖掘中的应用；掌握 R 语言在分布式并行实时计算环境 Spark 中的应用 SparkR。

数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。

1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。

二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。

3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。

3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。

四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。

4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。

4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。

五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：课程学时： 48课程学分：3开课单位：计算机科学与技术学院授课对象：计算机科学与技术专业，计算机大类专业开课学期：先修课程：二、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。

开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。

课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。

了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。

具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；课程目标2：掌握大数据预处理、关联规则、分类以及聚类技术，并能够在主流大数据平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。

三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。

大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。

小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。

通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。

六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。

数据挖掘教学大纲
标题：数据挖掘教学大纲
引言概述：
数据挖掘作为一门重要的数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用。

为了培养学生对数据挖掘的理解和实践能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲至关重要。

本文将详细介绍数据挖掘教学大纲的内容和结构，以便于教师在教学过程中有条不紊地进行教学。

一、数据挖掘基础知识
1.1 数据挖掘的定义和作用
1.2 数据挖掘的基本概念
1.3 数据挖掘的应用领域
二、数据挖掘算法
2.1 分类算法
2.2 聚类算法
2.3 关联规则挖掘算法
三、数据挖掘工具和技术
3.1 数据预处理技术
3.2 特征选择和降维技术
3.3 模型评估和优化技术
四、数据挖掘实践案例
4.1 金融领域的数据挖掘实践
4.2 医疗领域的数据挖掘实践
4.3 社交网络领域的数据挖掘实践
五、数据挖掘伦理和法律问题
5.1 数据隐私保护
5.2 数据挖掘的伦理问题
5.3 数据挖掘的法律规范
结论：
通过本文对数据挖掘教学大纲的详细介绍，可以看出数据挖掘教学内容的丰富和多样性。

教师在设计和实施数据挖掘课程时，应该根据学生的实际情况和需求，灵活调整教学内容，使学生能够全面掌握数据挖掘的理论和实践技能，为将来的工作和研究打下坚实基础。

同时，也要重视数据挖掘的伦理和法律问题，引导学生正确处理数据挖掘过程中可能涉及的隐私和道德问题，做到合法合规地开展数据挖掘工作。

数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据处理、分析和挖掘技术的重要学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。

因此，设计一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。

一、课程简介1.1 数据挖掘的定义和意义：介绍数据挖掘的概念及其在实际应用中的重要性。

1.2 课程目标：明确教学目标，包括培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。

1.3 课程结构：概述课程的教学内容和安排，为学生提供清晰的学习路线。

二、基础知识2.1 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等基础知识。

2.2 数据挖掘算法：讲解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

2.3 模型评估：介绍模型评估的方法和指标，如准确率、召回率、F1值等。

三、高级技术3.1 特征选择：讲解特征选择的方法和技巧，包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择。

3.2 集成学习：介绍集成学习的概念和常见方法，如Bagging、Boosting和随机森林等。

3.3 深度学习：简要介绍深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。

四、实践案例4.1 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner和Python 中的Scikit-learn等。

4.2 实际案例分析：通过真实数据集进行案例分析，让学生将理论知识应用到实际问题中。

4.3 课程项目：设计课程项目，让学生在实践中巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。

五、评估与考核5.1 作业与考试：设计作业和考试，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。

5.2 课程评估：进行课程评估，采集学生反馈，不断改进教学内容和方法。

5.3 学习资源：提供学习资源和参考资料，匡助学生更好地学习和掌握数据挖掘知识。

结语：设计一份完善的数据挖掘教学大纲是为了匡助学生系统学习数据挖掘知识，培养其数据分析能力和解决实际问题的能力。

通过合理的课程设置和教学方法，可以提高学生的学习兴趣和学习效果，为他们未来的发展奠定良好的基础。

《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：课程学时： 48课程学分：3开课单位：计算机科学与技术学院授课对象：计算机科学与技术专业，计算机大类专业开课学期：先修课程：二、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。

开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。

课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。

了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。

具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；课程目标2：掌握大数据预处理、关联规则、分类以及聚类技术，并能够在主流大数据平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。

三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。

大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。

小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。

通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。

六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。

数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的、先前未知的，且实际上有用的信息的过程。

本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和工具，培养学生分析和处理大数据的能力，为他们未来的职业发展打下坚实基础。

二、教学目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据挖掘的常用算法和工具；3. 能够运用数据挖掘技术解决实际问题；4. 培养学生的数据分析和挖掘能力，提高其在职场上的竞争力。

三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和分类- 数据挖掘的应用领域和重要性2. 数据预处理- 数据清洗- 数据集成- 数据转换- 数据规约3. 数据挖掘算法- 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等- 聚类算法：K-means、DBSCAN、层次聚类等- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法等4. 模型评估- 准确率、召回率、F1值等评价指标- 交叉验证、ROC曲线等评估方法5. 实战项目- 基于真实数据集进行数据挖掘实践- 学生小组合作完成数据挖掘项目，并撰写报告四、教学方法1. 理论讲解：老师通过课堂讲解和案例分析，介绍数据挖掘的相关知识和算法；2. 实践操作：学生通过实际操作软件工具，进行数据挖掘算法的实现和调试；3. 课外作业：学生需要完成课后作业，巩固所学知识，培养独立分析和解决问题的能力；4. 项目实践：学生以小组形式参与项目实践，锻炼团队协作和沟通能力；5. 期末考核：学生需要进行期末考试或提交项目报告，检验所学知识和技能。

五、教学资源1. 教材：《数据挖掘导论》2. 软件：R、Python、Weka等数据挖掘工具3. 数据集：UCI机器学习数据集、Kaggle等公开数据集资源六、考核要求1. 平时成绩占比：30%2. 期中考试占比：20%3. 期末项目占比：30%4. 课堂表现和作业占比：20%七、教学评价通过学生的理论学习、实际操作、项目实践和考核成绩，全面评估学生对数据挖掘知识和技能的掌握程度，为学生未来的学习和工作提供有力支持。

数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息和模式的技术和方法的学科。

本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、常用技术和应用领域，培养学生在大数据时代中进行数据分析和决策的能力。

二、教学目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握常用的数据挖掘技术和算法；3. 能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择、模型构建和评估；4. 能够应用数据挖掘技术解决实际问题，并进行结果解释和可视化呈现。

三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和发展历程- 数据挖掘的任务和应用领域- 数据挖掘的基本过程和流程2. 数据预处理- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、噪声处理- 数据集成：数据源选择、数据集成方法- 数据变换：特征选择、特征变换、特征构造- 数据规约：数据离散化、数据规范化3. 数据挖掘技术- 分类与预测：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络- 聚类分析：K均值、层次聚类、密度聚类- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法- 时间序列分析：ARIMA模型、指数平滑法- 频繁模式挖掘：FP-Tree算法4. 模型评估与选择- 模型评估指标：准确率、召回率、F1值、AUC值- 交叉验证：k折交叉验证、留一法- 模型选择：过拟合与欠拟合、正则化方法5. 数据挖掘工具与实践- 常用数据挖掘工具介绍：Weka、RapidMiner、Python库（scikit-learn、pandas）- 数据挖掘实践案例：市场营销、金融风控、医疗诊断等四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、原理和常用算法。

2. 实践操作：通过案例分析和实验，让学生亲自操作数据挖掘工具，进行数据预处理、模型构建和评估。

3. 课堂讨论：组织学生进行小组讨论，分享实践经验和解决问题的方法。

4. 课程设计：布置课程设计项目，让学生独立完成一个数据挖掘项目，包括数据收集、预处理、模型构建和结果解释。

《数据挖掘技术与应用》教学大纲一、课程性质与地位本课程属于专业核心课程，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。

通过该课程学习，使学生掌握数据挖掘的技术与应用，结合实际的操作实验，巩固课堂教学内容，使学生掌握从数据中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，以自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用能力。

二、课程设置知识要求、能力要求及达成目标课程设置知识要求：数据采集集成与预处理，多维数据分析与组织，各种数据挖掘模型的原理、算法步骤与实际应用过程。

课程设置能力要求：建立以及评估模型的预测质量的方法，并且使用数据挖掘工作平台python进行解析，数据挖掘的基本理论与实践方法。

主要内容包括：各种模型(决策树，关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用课程达成目标：培养学生了解数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，能够学会数据挖掘的知识推理，并具备使用数据挖掘算法在传统领域与新领域中实现实现价值的提取与应用。

三、课程教学内容与要求第一章数据挖掘概述教学内容：1.数据挖掘发展简述2.数据挖掘的功能与价值实现3.数据挖掘的典型应用领域4.数据挖掘的研究方向教学要求：1. 学生对数据挖掘有初步的认识2. 学生对数据挖掘可应用领域有认识3. 学生对数据挖掘流程初步掌握第二章Pandas教学内容：1.Pandas入门基础2.股票数据分析教学要求：1.学生对pandas有所认识2.学生能对简单案例进行数据挖掘分析第三章数据挖掘与机器学习教学内容：1.数据挖掘中的机器学习2.机器学习的模型3.模型的评判4.支持向量机5.过拟合问题教学要求：1.学生对机器学习有初步认识2.学生对框架有了解3.学生掌握机器学习在数据挖掘中的运用能力第四章分类分析方法与应用教学内容：1.数据挖掘分类问题2.概论模型3.朴素贝叶斯分类4.空间向量模型5.knn算法6.多类问题教学要求：1.学生对分类分析有初步认识2.学生对分类分析算法原理与结果了解3.学生掌握对数据初步分类挖掘的操作能力第五章无监督学习算法教学内容：1.数据挖掘的聚类问题2.扁平聚类3.k均值算法4.层次聚类5.全链接，组平均，质心聚类6.降维算法教学要求：1.学生对聚类分析有初步认识2.学生对聚类分析算法原理与结果了解3.学生掌握对数据初步聚类挖掘的操作能力第六章回归模型算法与应用教学内容：1.回归预测问题2.线性回归3.多元回归问题4.逻辑回归教学要求：1.学生对回归模型有初步认识2.学生对回归模型算法原理与结果了解3.学生掌握对数据初步的回归模型的操作能力第七章集成学习教学内容：1.数据挖掘中多模型数据挖掘问题2.决策树3.随机森林4.Adaboost算法教学要求：1.学生对多模型算法有初步认识2.学生对多模型算法原理与结果了解3.学生掌握集成学习在数据挖掘中的运用能力第八章关联规则模型及应用教学内容：1.相关规则2.apriori算法3.协同过滤（基于item）4.协同过滤（基于users）教学要求：1.学生对关联规则有初步认识2.学生对关联规则算法原理与结果了解3.学生掌握对数据初步关联规则挖掘的操作能力第九章图像数据分析教学内容：1.图像大数据分析2.图像数据分析案例教学要求：1. 学生对图像数据有初步认识2. 学生对图像数据具备初步分析能力3. 学生对图像数据具备操作能力第十章文本数据分析教学内容：1.文本数据分析2.NLTK的使用3.使用NLTK进行文本分析案例教学要求：1. 学生对文本数据有初步认识2. 学生对文本数据具备初步分析能力3. 学生对文本数据具备操作能力四、课程重点及难点课程重点：1.建立以及评估模型的预测质量的方法2.使用数据挖掘工作平台python进行解析课程难点：1.分类、关联规则、聚类2.数据挖掘的基本理论与实践方法3.各种模型(决策树，关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用五、学时分配表六、课程考核与成绩评定本课程为考查课，考核方式采用笔试，闭卷；总评成绩为：考试成绩（60%）+ 平时成绩（40%）；平时成绩主要由学生的出勤（40%）和作业（60%）情况进行评定。