数据挖掘课程设计

《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：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JA V A/Python程序设计二、课程简介大数据分析与挖掘是软件工程，计算机科学与技术，大数据管理专业必修课，它集理论，技术和应用性一身，不仅是当前计算机，软件工程领域最热门高级前沿应用技术，并且涉及跨学科领域知识和概率论，数学及算法理论知识，是计算机，软件工程的重要课程模块，同时是大数据管理专业的核心理论课程。

当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

数据分析与挖掘是当前最热的技术与职业方向，在未来几年都将获得飞速发展，前景非常广阔，是学生未来进入社会成才求职的重要核心技能，可以说学好大数据分析与挖掘原理，概念与技术，必将使得学生未来计算机专业发展和职业生涯获得高起点和巨大发展潜力与竞争力。

本课程从实战出发，学习大数据分析与挖掘理论算法与编程工具，围绕真实案例学习并掌握数据分析与挖掘的关键任务和方法。

包括主要的数据分析全流程任务：数据探索，数据预处理，数据可视化展示，数据建模，模型验证与评估，分析结果展示与应用；同时针对不同的数据分析阶段任务在讲解原理同时，介绍大量当前最新的学术界，业界研究方法，技术与模型。

课程在讲解数据分类，数据预测模型，及复杂数据分析场景时，引入了华为网络产品线产品数据部多个经典数据分析与挖掘案例，并且引入阿里数据中台架构，天池AI实训平台，及应用典型案例。

让学生学以致用，紧跟行业最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据分析与挖掘领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。

本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。

通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。

二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。

在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。

2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。

分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。

在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。

3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。

它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。

在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。

4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。

在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。

三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。

2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。

3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。

四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。

《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当今信息时代中非常重要的课程之一。

随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘的技术和方法在各个领域都得到了广泛应用。

本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲，包括课程的目标、内容和教学方法等。

一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析和数据挖掘的基本理论知识和技能；1.2 培养学生的数据处理和数据挖掘的实践能力；1.3 培养学生的数据分析和数据挖掘的问题解决能力。

二、课程内容：2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的定义和概念2.1.2 数据分析的基本流程2.1.3 数据分析的常用方法和技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 数据挖掘的概念和目标2.2.2 常见的数据挖掘算法2.2.3 数据挖掘算法的应用领域2.3 数据预处理2.3.1 数据清洗的方法和技术2.3.2 数据集成和转换的方法和技术2.3.3 数据规约的方法和技术三、教学方法：3.1 理论讲授3.1.1 通过课堂讲解，向学生介绍数据分析和数据挖掘的基本概念和方法；3.1.2 通过案例分析，展示数据分析和数据挖掘在实际问题中的应用。

3.2 实践操作3.2.1 提供真实数据集，让学生进行数据分析和挖掘的实践操作；3.2.2 引导学生使用数据分析和挖掘工具，进行实际案例的分析和挖掘。

3.3 小组讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，探讨数据分析和数据挖掘的问题和方法；3.3.2 鼓励学生分享自己的经验和见解，促进学生之间的互动和合作。

四、评估方式：4.1 课堂作业4.1.1 布置数据分析和数据挖掘的相关作业，要求学生运用所学知识解决实际问题；4.1.2 对学生的作业进行批改和评估，及时反馈学生的学习情况。

4.2 项目实践4.2.1 要求学生参与数据分析和数据挖掘的项目实践，锻炼他们的实际操作能力；4.2.2 对学生的项目实践进行评估，评估学生在实际项目中的表现和能力。

文本数据挖掘教学大纲课程名称：文本数据挖掘学分：2总学时：32 理论学时：24 实验学时：8先修课程：数据库原理与应用、Python高级语言编程、数据结构适用专业: 数据工程专业开课学期：第六学期01课程性质、定位和教学目标课程性质：文本数据挖掘是数据工程专业的必修课程，本课程以文本数据挖掘为主要内容，讲述实现文本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文本数据挖掘模型。

课程定位：“文本数据挖掘技术导论”是针对数据工程专业的专业技术课程，同时也是该专业的核心课程，也是本专业创业创新教育课程。

在学生专业培养中起到至关重要的作用。

教学目标：通过“文本数据挖掘技术导论”课程的教学，使学生理解文本数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握中的文本数据挖掘的经典方法。

使学生能够借助Python高级语言编程工具进行具体文本数据的挖掘分析。

02教学内容与要求第一章绪论【教学目的与要求】了解文本挖掘研究背景、意义及国内外研究现状，掌握文本挖掘的概念，了解文本挖掘主要研究领域，了解文本挖掘在制药企业应用案例。

【教学内容】1.1 文本挖掘研究背景及意义1.2 文本挖掘的国内外研究现状1.3 文本挖掘概述1.4 文本挖掘的过程1.5 文本挖掘在制药企业应用案例【教学重点与难点】重点：文本挖掘研究背景、意义国内外研究现状、文本挖掘概念难点：文本挖掘的过程【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1. 文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别？2. 目前文本挖掘的领域主要涉及到哪些？第二章文本切分及特征词选择【教学目的与要求】掌握文本数据采集的常用方法、了解中文语料库与词典，熟练掌握文本切分和文本特征词选择的方法，熟练掌握Python Jieba分词模块及其用法。

【教学内容】2.1 文本数据采集2.2 语料库与词典简介2.3 文本切分2.4 文本特征词选择2.5 Python Jieba分词模块及其用法【教学重点与难点】重点：文本切分、文本特征词选择、Python Jieba分词模块及其用法难点：Python Jieba分词模块及其用法【教学手段】利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等【课后作业】1 利用现代汉语语料库进行一段中文文本的汉语分词、词性自动标注、字频统计和词频统计。

２０２０年３月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)M a r．２０２０第３７卷第１期㊀㊀㊀㊀㊀J o u r n a l o fN a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n)V o l．３７N o．１D O I:１０．１６６０１/j．c n k i．i s s n２０９６Ｇ７３３０．２０２０．０１．０２６文章编号:２０９６Ｇ７３３０(２０２０)０１Ｇ０１５７Ｇ０５测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计∗段㊀炼,韦英岸,陆汝成,廖超明,娄信强(南宁师范大学a．自然资源与测绘学院;b．地理科学与规划学院;c．北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室,广西南宁５３０００１)摘㊀要:时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量㊁高维的时空数据,揭示时空数据中的有价值知识,被广泛应用于商业领域.因此,部分高校G I S等专业开设了时空数据挖掘课程.针对目前地方院校«时空数据挖掘»课程教学存在的问题,本文结合云计算㊁虚拟现实等先进教育技术,引入学科前沿知识,优化教学内容㊁改进教学方式和创新实习方式,为测绘地理信息专业的时空数据挖掘课程教学㊁实验和实习设计提供参考,培养新工科背景下具备时空大数据建模分析能力的复合型专业人才.关键词:大数据;时空数据挖掘;G I S;教学改革中图分类号:G６４２㊀㊀文献标识码:A０㊀引㊀言２０世纪９０年代中后期,数据挖掘领域的一些较成熟的技术,如关联规则挖掘㊁分类㊁预测与聚类等被逐渐用于时间序列数据挖掘和空间数据挖掘,以发现与时间或空间相关的有价值的模式[１].开展有效的时空数据分析技术研究,对于海量时空数据目标信息的自动抽取与分析具有重要意义.同时,丰富的多元时空数据也推动了测绘地理信息领域科学研究的发展.例如,时空数据挖掘被应用于移动电子商务(基于位置的服务)㊁土地利用分类及地域范围预测㊁全球气候变化监控(如海洋温度㊁厄尔尼诺现象㊁生物量等)㊁犯罪时空预测㊁交通协调与管理㊁疾病监控㊁水资源管理㊁自然灾害预警等[２].随着各领域用人单位对时空数据挖掘人才需求越来越强烈,不少高校在G I S专业本科阶段开设了时空数据挖掘或相似的课程,以培养具备扎实的时空数据挖掘理论水平和实践能力的高质量G I S人才.本文依据作者近三年的时空数据挖掘课程建设经验,阐述了目前时空数据挖掘课程教学中存在的问题,并从教学内容和方法设计㊁课堂教学方式㊁教学团队培养㊁校企合作实习平台打造㊁以及实践教学案例库设计等方面提出了课程的改革措施,以期为时空数据挖掘人才培养提供课程参考,促进新工科背景下的G I S＋人工智能人才培养模式的建设.１㊀课程技术与教学难点１．１时空数据挖掘技术难点时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,要有效开展时空数据挖掘课程建设与教学改革,充分了解时空数据挖掘的技术难点是至关重要的.时空数据挖掘课程学习主要存在以下三个方面的技术难点:(１)如何进行有效的时空数据管理与处理.现有的时空数据主要来源于G P S㊁遥感和传感器等设备,每种设备生成的数据格式和数据形式各不相同.此外,现有的时空数据也不再局限于传统的数据形式,尤其是互联网的蓬勃发展,在文字㊁音频和视频等多媒体数据中同样包含了丰富的时空数据[３].例收稿日期:２０１９Ｇ１０Ｇ１７∗基金项目:广西高等教育本科教学改革工程项目(２０１９J G A２２１,２０１８J G B２４９);广西研究生教育创新计划项目(J G Y２０１７０８５)第一作者:段炼(１９８１－)男,湖南祁阳人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事时空数据挖掘及测绘地理信息学科教学工作．通讯作者:廖超明(１９７５－),男,广西平南人,博士,教授,注册测绘师,从事测量与３S技术应用研究及学科教学工作．１５８㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷如,社交媒体用户点评数据,需要从海量的点评数据中能提取出丰富的时间㊁空间以及位置信息.所以,对时空数据进行高效的整合㊁清洗㊁转换和提取是时空数据预处理面临的重要问题.(２)如何掌握众多的数据挖掘算法.数据挖掘算法和模型及其变体众多,如频繁模式㊁周期模式㊁共现模型㊁关联模式等,如何对这些算法分门别类,掌握算法的共性,分辨算法间的差异性,了解算法的优势和劣势,预计模型的潜在应用价值是时空数据挖掘课程的技术难点.(３)如何将时空推理与数据挖掘深度结合,并对复杂时空数据进行建模分析.在数据挖掘中需考虑可度量的和不可度量的空间关系以及时间关系.然而这些时空关系往往是隐含在时空数据中,这就需要在数据挖掘系统中结合时空推理以处理这些复杂的时空关系[３].１．２㊀时空数据挖掘教学难点结合作者近几年关于时空数据挖掘课程的教学经验和调研分析,发现本科阶段开展该课程教学过程中主要存在以下三个方面的不足:(１)学生对课程理论的掌握能力弱.由于本科生的知识体系所限,很难在短期内对相关基础理论知识进行全面㊁系统地掌握,更达不到综合运用的程度.同时,时空数据挖掘的算法种类多并且算法原理复杂,而有限的学时使得教师在教学过程中无法详细讲解算法原理,这往往会造成学生无法理解时空数据挖掘的实质,不利于后续的学习.(２)实践教学中可操作性不强.近年来,大部分学校已将时空数据挖掘课程归为实践课程,但在实际的操作环节中,由于教学形式单一㊁课程讲解拘泥于教材,加上实验设备性能不够优良,导致课程实践教学与算法原理脱节.尤其是对一些计算机基础较弱的学生而言,他们往往需要花费大量精力去复习编程语言,才能进入时空数据挖掘的实践环节.(３)时空数据挖掘应用案例不足,有时难以体现时空数据挖掘的全过程.目前,大部分教学案例不够,且很多数据集已经过预处理,与实际的商业运营数据有较大差距.然而,在时空数据挖掘工程项目实施过程中,数据收集和数据预处理部分要占全部工作的８０％以上,这在现有的时空数据挖掘实践中却没有体现.因此,需要进一步增加典型教学案例数据.２㊀课程教学改革针对时空数据挖掘课程技术难点和课程教学过程中存在的不足,本文结合测绘地理信息专业教学目标,从该课程的教学内容规划㊁教学方式改进㊁教学案例库内容建设㊁打造校企合作实习平台和教学团队的培养等方面探索课程教学改革措施,课程的教学设计框架如图１所示.图１㊀时空数据挖掘课程教学设计框架图２．１㊀教学内容规划为了解决该课程传统教学中存在的问题,作者结合时空数据挖掘中的技术难点和测绘地理信息专业建设要求,提出了测绘地理信息专业背景下的时空数据挖掘课程分阶段理论实践互补的教学内容规划设计.第１期㊀㊀㊀㊀㊀㊀段炼,等:测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计 １５９㊀图２㊀测绘地理信息专业背景下的时空数据挖掘课程分阶段的理论实践互补结构图如图２所示,课程教学内容设计分为理论学习㊁实验设计㊁实习实践三个环节,每个环节又分为认知阶段㊁提升阶段和应用阶段,采用前序渐进㊁由易而难的方式进行教学.各个环节教学内容设计如下.(１)理论学习环节.该环节需要构建科学可行的理论课程教学体系.专业认知阶段开设高等数学㊁统计学㊁概率代数等数学课程,作为时空数据挖掘课程学习的基础课程.专业提升阶段开设数据库原理与设计㊁机器学习㊁深度学习课程,作为时空数据挖掘核心课程,同时适度引入云计算㊁深度学习㊁并行计算等前沿高新技术的介绍,以激发学生的学习热情和兴趣.专业应用阶段开设时空数据挖掘发展趋势㊁时空数据挖掘的应用等拓展课程.(２)实验设计环节.在专业认知阶段,设计选择界面友好㊁上手快的时空数据挖掘软件P y t h o n作为实验设计基础课程;要求学生熟练掌握基础语法㊁网络爬虫㊁数据处理与可视化分析工具.在专业提升阶段,设计以P y t h o n机器学习㊁P y t h o n深度学习实战㊁复杂网络分析和数据库上机操作作为核心课程;要求学生熟练掌握回归㊁S VM㊁R F㊁决策树㊁贝叶斯㊁T e n s o r F l o w逻辑回归㊁卷积神经网络㊁循环神经网络㊁残差网络等模型.这一阶段,教师引导学生掌握时空数据挖掘竞赛网站(K a g g l e)㊁开源代码共享网站(G i t h u b)等学习平台的使用方法,拓展学生学习的广度和深度.通过两个阶段的学习,让学生熟练掌握时空数据挖掘项目实施流程,能够独立完成课程设计或课程论文,培养解决实际工程案例的能力.(３)实习实践环节.通过实习实践环节的锻炼,进一步提高学生解决实际工程案例的能力.在认知实习阶段,设计通过视频学习了解时空数据挖掘的发展历史及其未来趋势,通过阿里云时空数据挖掘案例展示完整的时空数据挖掘流程.在课程实习阶段,通过与自然资源厅㊁交通信息中心和E S R I等测绘地理信息专业应用部门开展实训基地建设或教案联合制作,鼓励学生参与实际应用中的数据挖掘项目.在此基础上,要求学生结合课程实习或行业应用独立完成一个时空数据挖掘项目,鼓励学生积极参与大创项目的实施工作.２．２㊀教学方法改革不少高校的«时空数据挖掘»课程存在教学模式过于单一的问题.表现为:老师课堂教,课后学生学的单向 满堂灌 教学模式,缺乏充分的讨论与交流.针对这些问题,在授课时设计 参与型 与 答辩型 ㊁MO O C网上慕课㊁虚拟现实技术㊁云计算的教学方法,并分别阐述它们在«时空数据挖掘»教学设计中的意义.(１) 参与型 与 答辩型 教学.授课老师引导学生根据导师感兴趣的领域或方法进行相关文献收集㊁资料整理,让学生在课堂上以P P T的形式汇报,每人限时２０分钟以内,学生之间互相提问,最后由授课老师进行点评.这种方式能让学生参与到教学活动中,让学生学会主动学习㊁独立思考,同时锻炼学生准确表达㊁有效沟通的能力.(２)MO O C辅助教学.为了更好地满足学生的个性化学习需求,在条件允许的前提下增加MO O C 教学方式(大型开放式网络课程).课前一周,授课教师提供MO O C课程资源给学生预习,对于某些超纲的MO O C课程知识点,授课教师需查阅资料后提供相关网址给学生学习;授课时,授课教师通过与１６０㊀ ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀南宁师范大学学报(自然科学版)㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３７卷学生交流,及时解决学生在观看视频中遇到的疑问,结合课本知识点进行系统地讲解,以帮助学生巩固自学的知识点;课后,学生需完成相关的课后练习.这样的创新授课方式不仅让学生能够独立思考,而且授课教师在查阅资料的过程中不断学习,促进自身科研水平的提高.(３)虚拟现实辅助教学.虚拟现实提供了可视化操作抽象信息的工具,使学生对知识的理解更加容易.课程设计了一些典型项目作为实验教学案例,例如 交通大数据挖掘与分析虚拟仿真 实验.首先,学生利用海量交通大数据统计挖掘与分析交通规划和管理中涉及的各项指标.然后,可视化评价交通系统的运行状况和服务水平,总结交通系统存在的问题.最后,基于历史数据进行预测交通演变趋势,为后面中远期的交通规划㊁交通管理与控制提供数据支撑.(４)云计算辅助教学.云平台上具有多种优质的教学资源,为各高校教师开展教研活动提供了充分的资源保障(如各学科的教学设计案例㊁各种优质示范课等),例如,为教师提供时空数据挖掘的教学设计案例.此外,云主机能为用户提供虚拟主机服务,帮助广大师生简化时空数据挖掘项目平台开发部署过程,构建更适合科研项目的计算环境.借助阿里云大数据平台 时空数据挖掘 课程的实验教学体系,开展线下编程和线上操作相互结合㊁理论算法实现与商业应用实践相互印证的教学方法.开展算法原理验证性实验㊁时空数据挖掘基本任务实际操作实验以及时空数据挖掘场景应用性实验等三个层次的渐进式实验教学组织方式[４].２．３㊀教学团队培养通过 进修㊁培训㊁顶岗实践 等诸多途径着手于本专业教学团队综合素质的培养,拓宽教师来源渠道,搭建一个具有较高学术水平和教学能力㊁素质优良㊁技能过硬㊁结构合理的优秀教师团队.通过访学来促进课程教学改革.派送青年教师到国外访学,以引进国外先进的教育理念㊁教育方法和教育内容.通过教师的国际访学交流带动教学和科研合作,提高青年导师的学术和指导能力,并建立起国际间稳定㊁持久㊁有效的教育交流渠道.前往国(境)外高水平院校进修或访学,学习本专业前沿知识,拓宽国际学术视野,着重学习国(境)外院校研究生的教学理念㊁培养方法㊁课程设置㊁教学管理等,为今后学科队伍建设,培养出一批具有国际视野的创新型后备师资人才.２．４㊀教学案例库驱动教学针对时空数据挖掘教学实践中存在的问题,本文提出以建设实用㊁规范㊁模块化的实践教学案例库为基础,用案例贯穿教学过程㊁上机实验㊁课程设计,增强课程实践性和应用性,激发学生的学习积极性㊁自主探索的兴趣和创新动机.以下以本课程的技术特点并结合授课学生的专业需求,对时空数据挖掘实践案例库进行规划,针对不同类型的案例库教学进度需求,分别设计了辅助性㊁综合性和创新性三个层次的案例(表１),以满足本课程前序渐进的授课与学习需求.表１㊀数据挖掘教学案例库建设内容概要教学案例类型时空数据挖掘方法/关键操作应用场景/实验名称辅助性案例W e b爬虫技术㊁数据预处理㊁数据可视化.基于P y t h o n的房价信息爬取;基于P a n d a s的数据预处理;基于M a t p l o t l i b的数据可视化.模型评估与解释基于S k l e a r n的模型评估以及实验结果的解释.综合性案例文本挖掘.新闻分类㊁舆情监测.特征选择与预测的复合挖掘算法㊁时序预测.房价时空预测㊁天气时序预测.创新性案例图片数据分类.街景建成环境中的不规则性识别.图片数据下的目标检测与聚类分析.基于社交媒体照片的城市特色场景与物体挖掘.㊀㊀此外,数据是实践教学案例的重要组成部分.目前的标准数据资源库有加州大学欧文分校的机器学习数据资源库[５],中国计算机学会提供的科研数据资源[６]等.２．５㊀校企合作共建实习平台按照校企合作的基本办学思路,本着 优势互补,互惠互利 的原则,在企(事)业单位(如广西遥感信息测绘院㊁广西自然资源厅㊁E S R I公司等)建立校外实习基地或在学校合资建立校内实训基地,通过实训基地建设来建立学校和企业长期的合作关系.第１期㊀㊀㊀㊀㊀㊀段炼,等:测绘地理信息专业背景下的«时空数据挖掘»课程设计 １６１㊀ 作者所在学院在 校企共建 培养基础上,提出了一种基于数据共享的双导师校企共建合作模式,已取得了较好的学生实习培养经验.其主要思路就是由企业根据其产业发展和项目需求,提供具体的工程实践数据,在企业导师和校内导师的共同指导下,由实习生进行数据整理分析并构建时空数据挖掘平台[７].３㊀结㊀语«时空数据挖掘»课程是大数据环境下高校提升测绘地理信息科学专业综合实力中的一门重要课程.传统教学主要是讲解时空数据挖掘的基础知识,学生对于抽象的概念和知识难以理解.针对时空数据挖掘交叉性强且知识结构较为复杂的特点,本文提出了相应的教学改革策略以提高学生对知识内容和技术方法的兴趣.通过分析以往时空数据挖掘课程教学中存在的问题,从多个角度激发㊁维持学生的学习兴趣,促进对课程知识的掌握,锻炼实践能力,培养创新动机.结合云计算㊁虚拟现实等先进教育技术,引入学科前沿知识,优化教学内容㊁改进教学方式和创新实习方式.重点从增强学生的数据挖掘意识㊁加强基础理论学习㊁培养自主学习兴趣爱好等方面进行时空数据挖掘课程教学改革设计,以期为同行开设时空数据挖掘课程进行教学㊁实验和实习设计提供有益参考.参考文献:[１]李德仁．从测绘学到地球空间信息智能服务科学[J]．测绘学报,２０１７,４６(１０):１２０７Ｇ１２１２．[２]刘大有,陈慧灵,齐红,等．时空数据挖掘研究进展[J]．计算机研究与发展,２０１３,５０(２):２２５Ｇ２３９．[３]吉根林,赵斌．面向大数据的时空数据挖掘综述[J]．南京师大学报(自然科学版),２０１４,３７(０１):１Ｇ７．[４]王振武．基于阿里云大数据平台的 数据挖掘 课程实验教学方法探讨[J]．实验室研究与探索,２０１８,３７(０６):１９２Ｇ１９６．[５]U C I I C S．U C Im a c h i n e l e a r n i n g r e p o s i t o r y[E B/O L]．[２０１３Ｇ１０Ｇ２１]．h t t p://a r c h i v e．i c s．u c i．e d u/m l/d a t a s e t s．h t m l．[６]中国计算机学会．科研数据[E B/O L]．[２０１３Ｇ１０Ｇ２１]．h t t p://w w w．c c f．o r g．c n/s i t e s/c c f/c c f d a t a．j s p．[７]姜久雷．计算机专业人才校企合作创新培养模式研究 以时空数据挖掘方向为例[J]．中国新通信,２０１７,１９(０７):４５Ｇ４６．T e a c h i n g D e s i g n o f S p a c eＧt i m eD a t aM i n i n g C o u r s e f o r S u r v e y i n g a n dM a p p i n g G e o g r a p h i c I n f o r m a t i o nM a j o rD U A NL i a n,WE IY i n gＧa n,L I A OC h a oＧm i n g,L UR uＧc h e n g,L O UX i nＧq i a n g(a．S c h o o l o fN a t u r a l R e s o u r c e a n d S u r v e y i n g;b．S c h o o l o fG e o g r a p h i c S c i e n c e a n dP l a n n i n g;c．K e y L a b o r a t o r y o f E n v i r o n m e n t a l E v o l u t i o n a n dR e s o u r c e sU t i l i z a t i o n o f t h e B e i b uG u l f,M i n i s t r y o fE d u c a t i o n,N a n n i n g N o r m a lU n i v e r s i t y,N a n n i n g５３０００１,C h i n a)A b s t r a c t:S p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g i s a f r o n t i e r r e s e a r c ht o p i c i n t h e f i e l do f d a t am i n i n g．I t i s c o mm i t t e d t o d e v e l o p i n g a n d a p p l y i n g e m e r g i n g c o m p u t i n g t e c h n o l o g y t o a n a l y z em a s s i v e a n dh i g hd iＧm e n s i o n a l s p a t i o t e m p o r a l d a t a,r e v e a l v a l u a b l ek n o w l e d g e i nt h es p a t i o t e m p o r a l d a t a,a n d i sw i d e l y u s e d i nt h e f i e l do f c o mm e r c e．T h e r e f o r e,s o m e c o l l e g e s a n du n i v e r s i t i e sh a v e s e tu p s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g c o u r s e s f o rG I S a n do t h e rm a j o r s．I n t h i s a r t i c l e,i nv i e wo f t h e p r e s e n t l o c a l c o l l e g e s a n d u n i v e r s i t i e s,t h e s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n gp r o b l e m s i nt e a c h i n g,c o m b i n e dw i t hc l o u dc o m p u t i n g, v i r t u a l r e a l i t y a n d a d v a n c e de d u c a t i o n t e c h n o l o g i e s,s u b j e c t f r o n t i e r t e c h n o l o g y i s i n t r o d u c e d t oo p t iＧm i z e t e a c h i n g c o n t e n t s,i m p r o v e t e a c h i n g m e t h o d s a n d t h ew a y o f i n n o v a t i o n p r a c t i c e．F o r s p a t i o t e mＧp o r a l d a t am i n i n g c o u r s e t e a c h i n g,e x p e r i m e n t a n d p r a c t i c e o f d e s i g n a r e p r e s e n t e d f o r r e f e r e n c e i n o rＧd e r t od e v e l o pp r o f e s s i o n a l t a l e n t so nn e we n g i n e e r i n g b a c k g r o u n dw i t hs p a c eＧt i m ed a t am o d e l i n g aＧn a l y s i s a b i l i t y．K e y w o r d s:b i g d a t a;s p a t i o t e m p o r a l d a t am i n i n g;G I S;e d u c a t i o n r e f o r m[责任编辑:黄天放]。

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。

《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。

数据仓库与数据挖掘技术教学设计1. 简介数据仓库与数据挖掘技术是数据管理与分析领域中非常重要的一部分，由于其实用性和广泛适用性，在各个领域中都得到了广泛的应用。

本篇文章主要探讨如何进行数据仓库与数据挖掘技术的教学设计，全面提高学生的实际操作能力和应用水平。

2. 教学目的本课程的主要教学目的是让学生： - 了解数据仓库与数据挖掘技术的基本概念和理论知识； - 掌握数据仓库的建模原理和技术； - 掌握数据挖掘的基本算法和方法； - 能够使用常见的数据仓库和数据挖掘工具进行实践操作。

3. 教学内容3.1 数据仓库3.1.1 数据仓库概述1.数据仓库定义2.数据仓库的优点和应用3.1.2 数据仓库建模1.数据仓库架构2.数据仓库建模原理3.数据仓库建模方法3.1.3 数据仓库实现技术1.数据清洗和ETL2.数据库设计和管理3.搜索引擎和数据可视化3.2 数据挖掘3.2.1 数据挖掘概述1.数据挖掘定义2.数据挖掘算法分类3.2.2 常用的数据挖掘算法1.关联规则挖掘2.分类和预测3.聚类分析4.基于神经网络的分析3.2.3 数据挖掘工具和应用1.数据挖掘软件2.数据挖掘应用案例4. 教学方法本课程主要采用以下教学方法： 1. 课堂讲授。

教师通过演示、讲解等方式，向学生介绍数据仓库和数据挖掘技术的相关知识和应用案例。

2. 实践操作。

教师引导学生使用常用的数据仓库和数据挖掘工具进行实际操作，增加学生的实践能力和应用水平。

3. 课程论文。

通过阅读课程论文，学生可以更好地理解数据仓库和数据挖掘技术的实际应用和相关问题。

5. 实践教学建设本课程主要实践教学建设包括： 1. 实验室建设。

建立装备完备、环境优良的数据仓库与数据挖掘实验室。

2. 教学资源建设。

搜集丰富的教材和案例资源，为教师授课提供依据和支持。

3. 学生创新能力培养。

通过开展课程论文和科研项目，培养学生的创新能力和独立思考能力，提高解决实际问题的能力。

《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。

大数据设计课程设计报告一、教学目标本课程旨在让学生掌握大数据的基本概念、原理和方法，培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）理解大数据的定义、特征和应用领域；（2）掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本技术；（3）了解大数据产业发展现状和未来趋势。

2.技能目标：（1）能够使用大数据相关工具和软件进行数据处理和分析；（2）具备数据挖掘和机器学习的基本能力；（3）学会撰写大数据相关项目报告和论文。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对大数据技术的兴趣和好奇心；（2）培养学生具备创新精神和团队合作意识；（3）使学生认识到大数据技术对社会发展和个人成长的重要性，培养正确的数据观。

二、教学内容本课程教学内容分为四个部分，共计32课时：1.大数据概述（8课时）：介绍大数据的定义、特征、应用领域和发展趋势。

2.大数据技术基础（16课时）：讲解大数据采集、存储、处理和分析的基本技术，包括Hadoop、Spark等框架。

3.大数据挖掘与分析（8课时）：学习数据挖掘和机器学习的基本方法，如决策树、支持向量机等。

4.大数据项目实践（8课时）：进行大数据项目实战，培养学生解决实际问题的能力。

三、教学方法本课程采用多种教学方法，如讲授法、案例分析法、实验法等，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：用于讲解基本概念、原理和方法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解大数据技术的应用；3.实验法：让学生动手实践，提高实际操作能力。

四、教学资源为实现教学目标，我们将充分利用以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，如《大数据技术基础》等；2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生拓展阅读；3.多媒体资料：制作精美的PPT、教学视频等，辅助学生理解复杂概念；4.实验设备：配置高性能的计算设备，满足大数据处理和分析的需要。

五、教学评估本课程的教学评估分为平时表现、作业、考试三个部分，各部分所占比例分别为40%、30%、30%。

数据挖掘课设总结一、引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。

在当今信息时代，数据挖掘技术越来越受到重视。

本文将对数据挖掘课设进行总结，包括课设的背景、目的、方法、结果和结论等方面。

二、背景本次数据挖掘课设的背景是基于某电商网站的用户购买记录数据进行分析。

该网站拥有庞大的用户群体和海量商品，需要通过对用户购买行为进行分析，发现潜在的消费规律，为网站运营提供参考。

三、目的本次课设旨在通过对用户购买记录数据进行分析，找出潜在的消费规律，并提供针对性建议，为网站运营提供参考。

四、方法1. 数据预处理：包括缺失值处理、异常值处理和数据清洗等。

2. 数据探索性分析：包括描述性统计分析和可视化分析等。

3. 关联规则挖掘：采用Apriori算法进行关联规则挖掘。

4. 聚类分析：采用K-means算法进行聚类分析。

5. 预测模型建立：采用逻辑回归模型建立用户购买行为预测模型。

五、结果1. 数据预处理：对数据进行缺失值处理、异常值处理和数据清洗等，使得数据更加完整准确。

2. 数据探索性分析：通过描述性统计分析和可视化分析，发现了用户购买行为的一些规律，如购买时间、购买金额等。

3. 关联规则挖掘：通过Apriori算法挖掘出了一些有意义的关联规则，如“购买商品A的用户也会购买商品B”等。

4. 聚类分析：通过K-means算法将用户分成不同的群体，并对不同群体进行了描述性统计分析和可视化分析。

5. 预测模型建立：通过逻辑回归模型建立了用户购买行为预测模型，并对模型进行了评估和优化。

六、结论通过本次数据挖掘课设，我们发现了用户购买行为的一些规律，并建立了针对性的预测模型。

这些结果可以为网站运营提供参考，优化商品推荐策略、促销活动等。

同时，在课设过程中我们也学到了很多有用的数据挖掘技术和方法。

数据挖掘原理与算法教案讲授：王志明**************湖南农业大学理学院信息科学系第一章绪论教学目的：掌握数据挖掘的概念，背景，基本理论，基本应用，发展趋势教学重点难点：数据挖掘的概念，粗糙集方法教学课时：2教学过程：一、概念数据挖掘(Data mining)属一交叉学科，融合了数据库技术(Database)，人工智能(Artificial Intelligence)，机器学习(Machine Learning)，统计学(Statistics)，知识工程(Knowledge Engineering),面向对象方法(Object-Oriented Method)，信息检索(Information Retrieval)，高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化（Data Visualization）等技术。

联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

知识：广义讲就是数据、信息的表现形式。

人们常把概念、规则、模式、规律和约束等看成知识。

数据挖掘：又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

简单的说就是从大量数据中提取或挖掘知识。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的，不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。

二、数据挖掘产生与发展1）查询、统计、报表等简单传统的数据处理无法获取知识。

这样促使数据挖掘技术的发展。

利用数据仓库存储数据。

2）数据挖掘技术产生的技术背景：（1）数据库、数据仓库、Internet 等信息技术的发展；(2)计算机性能的提升；(3)统计学和人工智能等数据分析方法的应用。

《数据挖掘》课程作业题目用weka进行数据挖掘班级学号姓名日期目录1引言 (3)1.1设计说明 (3)1.2软件 (3)2正文 (3)2.1数据集说明 (3)2.2利用SimpleKMeans算法对数据进行聚类 (8)2.2.1 K-means算法原理 (8)2.2.2 SimpleKMeans算法 (9)3结论 (13)4.参考文献 (13)1引言1.1设计说明数据挖掘（Data Mining）是发现数据中有用模式的过程。

数据挖掘会话的目的是确定数据的趋势和模式。

数据挖掘强调对大量观测到的数据库的处理。

它是涉及数据库管理，人工智能，机器学习，模式识别，及数据可视化等学科的边缘学科。

用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析。

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是指一种由数据所组成的集合。

Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。

每一列代表一个特定变量。

每一行都对应于某一成员的数据集的问题。

它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。

每个数值被称为数据资料。

对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

本文引用的数据集为zoo数据集，应用weka载入数据集，并将数据集进行聚类，分析聚类结果。

1.2软件本次设计用到的软件为：wekaweka简介:WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），WEKA 诞生于 University of Waikato（新西兰）（weka也是新西兰的一种鸟名）并在 1997 年首次以其现代的格式实现。

它使用了 GNU General Public License (GPL)。

该软件以 Java™语言编写并包含了一个 GUI 来与数据文件交互并生成可视结果（比如表和曲线）。

它还有一个通用 API，所以用户可以像嵌入其他的库一样将 WEKA 嵌入到用户自己的应用程序以完成诸如服务器端自动数据挖掘这样的任务。