大数据分析与挖掘教学大纲

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。

VI.参考教材
1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2024). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.
2. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2024). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.
VII.参考资源。