数据挖掘技术教学大纲

数据挖掘教学大纲一、基本信息英文名称：Data Mining课程编号：063211505课程类别：专业课课程性质：选修课学时：32 （理论学时：32）学分：2适用对象：软件工程专业先修课程：数据库、Java程序设计开课单位：计算机学院使用教材：[1] 王振武. 数据挖掘算法原理与实现. 北京：清华大学出版社，2017.主要参考书：[1] Jiawei Han. 数据挖掘概念与技术. 机械工业出版社2015[2] 林字. 数据仓库原理与实践. 北京：人民邮电出版社，2003二、教学目标《数据挖掘》是软件工程专业的一门具有重要工程价值的前沿专业课程，是人工智能研究方向的一个重要分支。

旨在让学生掌握大数据分析的常用方法，培养他们通过合适的数据分析方法，获取隐藏在数据深层次内部不易被察觉的某些数据之间关系的能力。

本课程的教学目的是使学生了解数据挖掘的基本概念和基础知识；掌握应用数据挖掘的基本原理、技术和方法；具备熟练使用数据挖掘方法进行问题分析和程序设计的能力；具备不同数据挖掘方法的性能评估能力；能够应用成熟的数据挖掘技术解决实际工程问题。

课程目标及能力要求具体如下：课程目标1：了解数据挖掘的基本概念以及其各种数据挖掘算法的基本原理；掌握常用的数据挖掘算法特点和使用场景；能够运用数据挖掘方法分析复杂软件工程问题，并建立解决问题的基本思路和方案。

课程目标2：能够使用数据挖掘的基本方法进行具体工程问题解决方案的分析；使用数据挖掘常用算法进行方案的实验设计，验证方案的可行性。

三、课程内容、教学要求及评价方式1.课程内容、要求与评价方式通过指导学生学习与课程目标相对应的课程内容，实现课程目标的达成。

评价方式包括：课后作业、专题、期末考试。

各课程目标的教学方式与评价方式详见表2。

授课方式：（1）讲授；（2）实验；（3）上机；（4）现场演示评价方式：（1）课后作业：包括学习、作业、纸质作业、电子作业等；（2）课堂测验：包括纸质、上机两种；（3）专题：包括报告、硬件设计、程序设计、算法设计、方案设计等；（4）期中考试：包括试卷、上机；（5）实验：有实验报告、实验过程考核（实践操作、原理提问）、实验结果；（6）期末考试：包括试卷、上机。

1 大数据挖掘 一、课程说明 课程编号： 130227Z10 课程名称（中/英文）：大数据挖掘/Big Data Mining 课程类别：专业选修课 学时/学分：48/3 先修课程：高等代数，概率论，计算机程序设计 适用专业： 信息与计算科学、应用数学 教材、教学参考书： Jiawei Han、Micheline Kamber、Jian pei，数据挖掘:概念与技术(原书第3版), 机械工业出版社，2012. Vipin Kumar、范明、范宏建.数据挖掘导论，Pang-Ning Tan,Michael Steinbach, 人民邮电出版社，2006。 Lan H.Witten，数据挖掘：使用机器学习技术, 机械工业出版社，2006.

二、课程设置的目的意义 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术。数据挖掘技术面向应用。在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。因此这门课程是信息与计算科学及相关专业的重要课程之一。本课程主要介绍数据挖掘的基本概念，原理、方法和技术，具体包括：数据的预处理、分类预测、机器学习、聚类分析等内容。

三、课程的基本要求 通过本课程的学习，使学生了解数据挖掘技术的整体概貌，了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题，了解数据挖掘技术的发展方向，掌握最基本的概念、算法原理和实现等技术与方法方法。掌握重要的数据挖掘方法，如常用机器学习的方法，掌握如何利用weka和matlab实现数据分析和知识挖掘，并使学生具有进一步学习的基础与能力。本课程所承载的知识、能力和素质培养的具体要求如下。 知识要求： ① 了解数据挖掘的基本概念、方法与算法及应用领域。 ② 掌握数据预处理的方法与算法。 ③ 掌握前馈神经网络的原理、模型与算法及实现。 ④ 掌握SVM的原理、模型与算法及实现。 ⑤ 掌握ELM的原理、模型与算法及实现。 ⑥ 能够应用应用数据挖掘的方法与算法解决实际中较为简单的分类与预测等数据挖掘问题。 2

数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。

因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。

本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。

正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。

1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。

1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。

2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。

2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。

2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。

2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。

3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。

3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。

3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。

3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。

4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。

4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。

4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。

5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。

5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。

5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。

数据挖掘DataMining一、课程基本信息学时：32(含实验20学时)学分，2考核方式：考查中文简介：《数据挖掘》是统计学专业的专业选修课。

从数据分析的角度看,统计学主要是通过机器学习来实现数据挖掘，大多数数据挖掘技术都源自机器学习领域，机器学习算法和数据库原理是数据挖掘的两大支撑技术。

本课程的学习目的在于使学生掌握数据挖掘的基本概念、基本原理，常用的机器学习算法与数据分析方法，以及它们在工程实践中的应用。

为从事数据挖掘、数据分析工作和实践打下必要的基础。

二、教学目的与要求数据挖掘作为统计学专业的一门专业选修课，其前续课程有《概率论与数理统计》、《经济预测与决策》、《数据库管理系统》和《统计软件应用》等。

本课程的教学目的在于使学生掌握对数据进行分析和软件应用的能力，培养学生分析数据、获取知识的基本能力。

重点掌握以下几个方面的知识：(1)数据挖掘基础知识；(2)分类、预测与回归；(3)聚类分析；(4)关联技术；(5)离群点挖掘；(6)数据挖掘的扩展与应用。

三、教学方法与手段1、教学方法数据挖掘理论性较强，涉及较强的理论知识及数学知识，是本专业的具有广阔应用前景的理论课程。

在课程的教学过程中，根据教学内容的不同，综合采用多种的教学方法，着重培养学生定性分析、定量估算和模拟实验研究的能力，以更好地完成教学任务。

(1)课堂讲授：在课堂讲学的内容方面既要保持理论的系统性，又要注意联系实际社会生产问题，同时将大问题分成几个小问题进行讲解，然后再把小问题组装成大问题让学生更好理解。

(2)编程教学：讲授过程中，对于某些算法，老师通过课堂软件操作进行详细讲解，让学生更好的理解和掌握相关技术。

(3)课堂讨论：可以对学生分组进行组内讨论，由于与数据挖掘竞赛息息相关，可以以2〜3位学生一组，通过组内队员分析与讲解，提高学生的学习与理解能力，同时培养学生的团队协作能力。

(4)启发式教学：在教学过程中以学生为中心进行引导，教师与学生进行互动探讨。

数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析和决策能力具有重要意义。

因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲是必不可少的。

本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。

一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。

它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。

1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。

它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。

1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。

二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。

2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。

2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。

三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。

3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。

3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。

四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。

西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲数据挖掘一、说明（一）课程性质数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，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模型。

先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。

（二）教学目的数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。

数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。

数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。

数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。

通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。

（三）教学内容本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容（四）教学时数本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。

（五）教学方式本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。

二、本文第一章数据挖掘概述教学要点：1.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。

2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。

3.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。

教学时数：3学时。

教学内容：第一节什么是数据挖掘（0.5学时）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。

第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时）关系数据库、数据仓库、事务数据库第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时）关联分析、分类和预测、聚类分析第四节数据挖掘系统的分类（1学时）数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类。

大数据分析与挖掘教学大纲一、课程简介1.1课程名称：大数据分析与挖掘1.2学时数：36学时1.3课程类型：专业选修课1.4先修课程：数据结构、计算机网络、数据库技术等1.5授课教材：《大数据分析与挖掘》（第三版）二、课程目标2.1理论目标：（1）了解大数据分析与挖掘的基本概念和原理；（2）掌握大数据分析与挖掘的基本方法和技术；（3）了解大数据分析与挖掘在实际应用中的特点和挑战。

2.2技能目标：（1）能够使用常见的大数据分析工具和软件进行数据挖掘；（2）能够分析大数据中的模式和趋势，并做出合理的预测和决策；（3）能够根据实际问题，设计并实施大数据分析和挖掘流程。

三、教学内容3.1数据挖掘概述（1）数据挖掘的定义与关键任务；（2）数据挖掘的过程与方法。

3.2数据预处理（1）数据清洗的概念与方法；（2）数据集成与变换的技术；（3）数据规约与选择的策略。

3.3数据挖掘模型与算法（1）分类与回归算法；（2）聚类算法；（3）关联规则挖掘算法；（4）时序模式挖掘算法。

3.4大数据分析与挖掘工具（1）Hadoop平台的基本原理与使用；（2）Spark平台的基本原理与使用；（3）Python和R语言在大数据分析与挖掘中的应用。

3.5大数据分析与挖掘的应用（1）电子商务领域的用户行为分析；（2）社交媒体数据的情感分析；（3）金融领域的风险预测与仿真；（4）医疗领域的疾病诊断与预测。

四、教学方法4.1理论课程采用传统讲授和案例分析相结合的方式进行。

4.2实验课程设置针对性的实际数据集进行分析和挖掘。

五、教学评价5.1平时成绩占总评成绩的40%，主要包括作业和小组项目。

5.2期末考试占总评成绩的60%。

六、参考资料6.1教材：《大数据分析与挖掘》（第三版），张三等著，清华大学出版社。

6.2参考书：《数据挖掘：方法与应用》，李四著，机械工业出版社。

6.3最新的相关学术论文和研究报告。

以上为大数据分析与挖掘教学大纲的初步设计，具体的教学内容和评价方法还需要根据实际情况进行调整和完善。

《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是现代信息技术领域中的重要课程之一，它涉及到了数据的收集、处理、分析和挖掘等方面的知识。

本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的内容和结构，以帮助学生更好地了解和掌握这门课程。

一、课程目标1.1 培养学生的数据分析思维能力1.2 培养学生的数据挖掘技术应用能力1.3 培养学生的数据分析与挖掘实践能力二、课程内容2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的概念和方法2.1.2 数据预处理技术2.1.3 数据可视化技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 分类算法2.2.2 聚类算法2.2.3 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘工具与平台2.3.1 常用数据挖掘工具介绍2.3.2 数据挖掘平台的使用方法2.3.3 数据挖掘案例分析三、教学方法3.1 理论讲授3.1.1 通过教师讲解，介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法3.1.2 分析实际案例，让学生理解数据分析与挖掘的应用场景3.1.3 引导学生掌握数据分析与挖掘的基本原理和算法3.2 实践操作3.2.1 提供数据集，让学生进行数据预处理和分析实验3.2.2 使用数据挖掘工具，让学生进行分类、聚类和关联规则挖掘实验3.2.3 引导学生分析实验结果，总结经验和教训3.3 课堂讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，分享数据分析与挖掘的案例和经验3.3.2 引导学生提出问题，进行思维碰撞和知识交流3.3.3 教师进行点评和总结，加深学生对课程内容的理解和记忆四、教学评价4.1 课堂作业4.1.1 要求学生完成数据分析与挖掘的相关作业4.1.2 检查学生对课程内容的掌握情况4.1.3 提供反馈，帮助学生改进和提高4.2 期末考试4.2.1 考察学生对数据分析与挖掘的理论知识的掌握程度4.2.2 考察学生对数据分析与挖掘的实践操作能力4.2.3 综合评价学生对课程的整体掌握情况4.3 课程项目4.3.1 要求学生完成一个数据分析与挖掘的项目4.3.2 考察学生对课程知识的应用能力和创新能力4.3.3 提供指导和评价，帮助学生完善项目成果五、结语《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的设计旨在培养学生的数据分析思维能力、数据挖掘技术应用能力和数据分析与挖掘实践能力。

《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》是一门重要的课程，它在培养学生数据分析能力和数据挖掘技术方面起着关键作用。

本文将详细介绍该课程的教学大纲，包括课程目标、教学内容、教学方法、考核方式等。

一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析思维：通过该课程的学习，学生将掌握数据分析的基本方法和技巧，培养数据分析思维，能够利用数据解决实际问题。

1.2 培养学生的数据挖掘技术：课程将介绍数据挖掘的基本概念和常用算法，培养学生掌握数据挖掘技术，能够从大量数据中发现有价值的信息。

1.3 培养学生的团队合作能力：课程将通过实际案例和项目，培养学生的团队合作能力，使他们能够在团队中协作解决实际问题。

二、教学内容：2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和预处理等内容，为后续学习打下基础。

2.2 数据挖掘算法：学习数据挖掘的常用算法，包括聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，了解算法原理和应用场景。

2.3 数据可视化：介绍数据可视化的方法和工具，培养学生对数据的可视化分析能力，使得数据分析结果更加直观和易懂。

三、教学方法：3.1 理论授课：通过讲解理论知识，使学生掌握数据分析和数据挖掘的基本概念和方法。

3.2 实践操作：通过实际案例和项目，让学生亲自动手进行数据分析和数据挖掘，提升实际操作能力。

3.3 团队合作：组织学生进行团队项目，培养学生的团队合作能力和解决实际问题的能力。

四、考核方式：4.1 课堂作业：布置课堂作业，检验学生对理论知识的掌握和理解。

4.2 项目实践：要求学生完成一个数据分析或者数据挖掘项目，考核学生的实际操作能力和团队合作能力。

4.3 期末考试：进行综合性的理论考试，考察学生对整个课程的综合掌握程度。

五、总结：《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲旨在培养学生的数据分析能力和数据挖掘技术，通过理论教学和实践操作，使学生能够熟练掌握数据分析和数据挖掘的基本方法和技巧。

《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是一门涉及数据处理、数据挖掘和数据分析的重要课程。

通过学习这门课程，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，了解数据挖掘的原理和技术，从而能够应用这些知识解决实际问题。

本文将从课程目标、课程内容、教学方法和评估方式四个方面详细阐述《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲。

一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析能力。

通过学习本课程，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据处理和数据可视化等方面的技术，从而能够独立进行数据分析工作。

1.2 培养学生的数据挖掘能力。

学生将学习数据挖掘的原理和技术，包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的知识，从而能够应用数据挖掘技术解决实际问题。

1.3 培养学生的问题解决能力。

通过实际案例的分析和解决，学生将培养问题解决的能力，包括问题分析、解决方案设计和实施等方面的能力。

二、课程内容：2.1 数据分析基础知识。

包括数据类型、数据收集和数据清洗等基本概念和方法。

2.2 数据处理和数据可视化。

学生将学习数据处理的技术，包括数据转换、数据集成和数据规约等方面的方法，同时还将学习数据可视化的原理和技术，从而能够通过可视化手段更好地理解和展示数据。

2.3 数据挖掘算法。

学生将学习数据挖掘的基本算法，包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等方法，同时还将学习数据挖掘的应用案例，从而能够应用数据挖掘技术解决实际问题。

三、教学方法：3.1 理论授课。

教师将通过讲解课件和案例分析等方式，向学生传授数据分析和数据挖掘的理论知识。

3.2 实践操作。

学生将通过实际操作数据分析和数据挖掘工具，进行数据处理、数据可视化和数据挖掘等实践操作，从而提升实际应用能力。

3.3 课堂讨论。

教师将引导学生进行课堂讨论，分享实际案例和解决方案，培养学生的问题解决能力。

四、评估方式：4.1 课堂作业。

学生将完成一系列的课堂作业，包括数据分析和数据挖掘的实践操作和理论题目，以检验学生对课程内容的掌握程度。

《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的课程之一，它涵盖了数据处理、数据分析、数据挖掘等多个方面的知识和技能。

本文将从教学大纲的角度出发，详细介绍数据分析与数据挖掘课程的内容和教学重点。

一、数据分析与数据挖掘课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义和概念数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有用信息和支持决策的过程。

数据挖掘则是在大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。

1.2 课程的目标和意义数据分析与数据挖掘课程旨在培养学生对数据的敏感性和分析能力，帮助他们更好地理解和利用数据，提高信息处理和决策能力。

1.3 课程的教学方法和评估方式教学方法主要包括理论讲解、案例分析和实践操作，评估方式则包括考试、作业和项目报告等。

二、数据分析与数据挖掘课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等内容。

2.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法和算法。

2.3 数据分析应用数据分析应用涵盖了商业智能、市场营销、金融风险管理、医疗健康等多个领域。

三、数据分析与数据挖掘课程教学重点3.1 数据理解和数据可视化学生需要掌握数据的基本特征和结构，能够通过可视化工具对数据进行分析和展示。

3.2 模型建立和评估学生需要学会选择合适的模型和算法，以及对模型进行评估和调优。

3.3 实际案例分析通过实际案例分析，学生能够将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。

四、数据分析与数据挖掘课程实践环节4.1 数据集获取和处理学生需要自行获取数据集，并进行数据清洗和预处理。

4.2 模型建立和调优学生需要选择适当的算法和工具，建立模型并对其进行调优。

4.3 结果分析和报告学生需要对实验结果进行分析和总结，并撰写实验报告进行展示。

五、数据分析与数据挖掘课程未来发展5.1 人工智能与大数据随着人工智能和大数据技术的发展，数据分析与数据挖掘将更加重要，未来的课程内容可能会涵盖更多新技术和新方法。

《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。

数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景和目的1.2 数据挖掘的定义和应用领域1.3 数据挖掘的重要性和挑战二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 噪声处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 数据离散化2.3.3 数据降维三、数据挖掘算法3.1 分类算法3.1.1 决策树算法3.1.2 朴素贝叶斯算法3.1.3 支持向量机算法3.2 聚类算法3.2.1 K-means算法3.2.2 层次聚类算法3.2.3 密度聚类算法3.3 关联规则挖掘算法3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-growth算法3.4 序列模式挖掘算法3.4.1 GSP算法3.4.2 PrefixSpan算法四、模型评估和选择4.1 训练集与测试集划分4.2 交叉验证方法4.2.1 K折交叉验证4.2.2 留一法交叉验证4.3 模型评价指标4.3.1 准确率4.3.2 召回率4.3.3 F1值五、数据挖掘应用案例5.1 电子商务领域的用户购买行为分析5.2 医疗领域的疾病预测5.3 金融领域的信用评估5.4 社交媒体领域的情感分析六、实践项目6.1 学生根据所学知识，选择一个真实场景的数据集进行数据挖掘分析6.2 学生需要完成数据预处理、选择合适的算法进行挖掘、评估模型效果等步骤6.3 学生需要撰写实践报告，详细描述数据挖掘的过程和结果七、教学方法7.1 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、算法原理和应用案例7.2 实践操作：通过实验课程，引导学生使用数据挖掘工具进行实际操作和分析7.3 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，加深对数据挖掘的理解7.4 案例分析：通过真实案例的分析，引发学生对数据挖掘的思考和创新八、教材和参考资料8.1 教材：《数据挖掘导论》8.2 参考资料：[参考书目1]、[参考书目2]、[参考网站1]、[参考网站2]九、考核方式9.1 平时成绩：包括课堂表现、实验报告、小组讨论等9.2 期末考试：考察学生对数据挖掘理论和实践的掌握程度9.3 实践项目成绩：考察学生在实际项目中的数据挖掘能力和报告撰写能力十、教学团队10.1 主讲教师：XXX10.2 助教：XXX十一、课程总结11.1 回顾课程内容和学习目标11.2 总结学生在课程中所取得的成果和收获11.3 展望数据挖掘在未来的应用和发展趋势以上为数据挖掘教学大纲的详细内容，包括课程背景和目的、数据预处理、数据挖掘算法、模型评估和选择、数据挖掘应用案例、实践项目、教学方法、教材和参考资料、考核方式、教学团队以及课程总结等方面的内容。

准确率、召回率、F1分数、AUC等。
常用的分类与预测算法
如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量 机等。
分类与预测模型的应用案例
如信用评分、医疗诊断、股票价格预测等。
聚类分析与应用
聚类分析的基本概念
将数据划分为不同的组或簇，使 得同一组内的数据相似度高，不
同组间的数据相似度低。
常用的聚类算法
如K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
用户画像构建
基于用户行为数据，提取用户特征，构建 用户画像，为后续的数据分析和挖掘提供 基础。
案例分析
数据准备与处理
模型构建与评估
收集金融交易数据，并进行数据清洗、特征 提取等操作，为模型构建提供数据基础。
运用机器学习算法，构建金融风控模型，并 对模型进行评估和优化，提高模型的准确性 和稳定性。
特征工程与模型优化
聚类分析的评价指标
轮廓系数、Calinski-Harabasz 指数、Davies-Bouldin指数等。
聚类分析的应用案例
如客户细分、图像分割、社交网 络分析等。
06 项目实战与案例 分析
项目实战：电商用户行为分析系统设计与实现
数据收集与预处理
通过爬虫技术收集电商网站用户行为数据， 并进行清洗、转换和规范化等预处理操作。
模型应用与部署
通过特征选择、特征变换等方法，提高模型 性能；同时，运用集成学习等技术，对模型 进行进一步优化。
将训练好的模型应用于实际金融交易中，实 现自动化风险识别和预警；同时，定期更新 模型以适应不断变化的风险环境。
案例分析
数据收集与处理
收集用户历史行为数据和物品信息 数据，并进行数据清洗和预处理等
案例分析
图像数据准备与处理

《数据挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16065703课程名称：数据挖掘英文名称：Data Mining课程类别：学科专业课学时：48学分：3适用对象:数学类专业本科生考核方式：考试先修课程：高等代数、概率论、数理统计二、课程简介数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。

在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。

因此这门课程是应用数学、统计学及相关专业的重要课程之一。

三、课程性质与教学目的《数据挖掘》课程是统计学、应用统计学的专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。

使同学们在学习本课程后，能实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作。

通过本课程的学习，要求学生达到: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、教学内容及要求第一章引言（一）基本教学内容1.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的1.2什么是数据挖掘1.3对何种数据进行挖掘1.4数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式1.5所有模式都是有趣的吗1.6数据挖掘系统的分类1.9数据挖掘的主要问题（二）基本要求教学目的：掌握数据挖掘的基本概念、理解数据挖掘的形成与发展过程、了解数据挖掘的数据对象、了解数据挖掘所具有的功能。

教学重点：重点讲解数据挖掘的功能教学难点：数据挖掘功能第二章数据预处理（一）基本教学内容2.1 为什么要预处理数据2.2 描述性数据汇总2.3 数据清理2.4 数据集成和变换2.5 数据归约2.6 数据离散化和概念分层产生（二）基本要求教学目的：了解数据预处理的原因，掌握数据预处理的方法。

教学重点：数据清理、数据集成和变换、数据归约、数据离散化和概念分层教学难点：数据归约、数据离散化和概念分层第三章挖掘频繁模式、关联和相关（一）基本教学内容3.1 基本概念和路线图3.2 有效的和可伸缩的频繁项集挖掘3.3 挖掘各种类型的关联规则3.4 由关联挖掘到相关分析（二）基本要求教学目的：理解关联规则的相关概念，掌握频繁项集挖掘的方法，理解关联挖掘的相关性分析。