数据挖掘技术教学大纲说课材料
数据挖掘教学大纲
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。
《课程_数据挖掘》课程教学大纲
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。
数据挖掘技术教学大纲
数据挖掘技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教育目标（一）总体目标数据挖掘是高级数据处理和分析技术。
通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标1.能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计2.能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型3.能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘三、课程学时分配四、课程内容第一章数据挖掘和Clementine使用概述教学内容】1.1数据挖掘的产生背景1．数据挖掘产生的背景2．数据挖掘的发展3.数据挖掘概述1.2什么是数据挖掘1.数据挖掘概念2.数据挖掘分类3.数据挖掘体系结构1.3Clementine软件概述1.Clementine的配置2.Clementine操作基础【学习目标】本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。
因此主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。
要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展2．数据挖掘基本知识3．数据挖掘功能4.数据挖掘应用5.数据挖掘的热点问题6.熟悉Clementine软件【重点、难点】1．重点：（1）数据挖掘概念（2）数据挖掘分类2.难点：Clementine操作基础【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第二章Clementine数据管理【教学内容】2.1数据源节点（Sources）1．从开放数据库中导入数据2．从文本文件中读取数据3.导入Excel格式的数据4.用户手动创建数据2.2记录选项节点(RecordOps)1.选择节点2.对数据的抽样3.修正数据集中的不均匀性4.统计汇总5.对节点数据的排序6.区分节点来清除重复记录2.3字段选项节点1.变量说明2.变量值的重新计算3.变量类别值的调整4.生成新变量5.变量值的离散化处理6.生成样本集分割变量【学习目标】本章中的数据管理主要是指数据挖掘中的数据预处理部分。
数据挖掘教学大纲
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实用信息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、常用算法和实际应用，培养学生对数据挖掘的理解和应用能力。
二、课程目标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算法和技术；3. 能够使用数据挖掘工具进行数据分析和模型构建；4. 能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和发展历程- 数据挖掘的应用领域和价值- 数据挖掘的主要任务和流程2. 数据预处理- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理- 数据集成：数据集成方法和技术- 数据变换：数据规范化、数据离散化、数据归约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、层次聚类、DBSCAN等- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等- 预测建模：线性回归、逻辑回归、神经网络等4. 模型评估与选择- 模型评估指标：准确率、召回率、F1值等- 交叉验证方法：K折交叉验证、留一法等- 模型选择：过拟合和欠拟合问题、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库等- 数据挖掘实践案例分析：金融风控、市场营销、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、算法和应用。
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数据分析和模型构建。
3. 课堂讨论：组织学生讨论数据挖掘的应用案例，促进学生的思量和交流。
4. 课程项目：要求学生独立或者小组完成一个数据挖掘项目，包括数据预处理、建模和结果分析。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和课程项目。
2. 期末考试：考察学生对数据挖掘理论和应用的掌握程度。
六、参考教材1. 《数据挖掘导论》（第2版），陈世杰，清华大学出版社，2022年。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《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。
教学方案计划大纲数据挖掘材料
课程代码：0500301 《数据挖掘》教学大纲Data Mining执笔人：高妮审核人：批准人：《数据挖掘》教学大纲[基本概况][学时分配][理论教学内容与要求]第一章绪论[教学目的] 使学生对数据挖掘有一个初步、总体的认识。
[重点难点] 本章节的重点是数据挖掘的定义，难点是它的基本步骤、主要技术和应用价值，如何激发学生对数据挖掘应用的领域及成功案例的兴趣。
[教学时数] 2(教学)[教学内容] 应用背景、数据挖掘定义、主要技术、主要研究内容、面临的主要问题等。
第1节应用背景1 商业上的驱动2 科学研究上的驱动3 数据挖掘伴随着数据库技术而出现第2节什么是数据挖掘1 基本描述2 关于知识发现第3节数据挖掘的主要技术第4节数据挖掘的主要研究内容第5节数据挖掘面临的主要问题第6节数据挖掘相关的资料第7节本书的总体章节安排[练习题]1．数据仓库与数据库有何不同？它们有哪些相似之处？2．与挖掘少量数据相比，挖掘海量数据的主要挑战是什么？第二章数据预处理[教学目的] 使学生掌握数据的清理、集成和变换等预处理的基本方法。
[重点难点] 本章节重点是数据的基本处理方法，难点是处理方法的应用。
确保学生对处理方法的理论尚能掌握，进一步增加实际应用方面的操作。
[教学时数] 3(教学)[教学内容] 数据预处理的基本概念、数据的描述、数据清洗、数据集成和转换和数据归约和变换等。
第1节前言第2节数据预处理的基本概念1 数据的基本概念2 为什么要进行数据预处理3 数据预处理的任务第3节数据的描述1 描述数据的中心趋势2 描述数据的分散程度3 描述数据的其他方式第4节数据清洗1 数据缺失的处理2 数据清洗第5节数据集成和转换1 数据集成2 数据冗余性3 数据转换第6节数据归约和变换1 数据归约2 数据离散化3 概念层次生成[练习题]1．数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。
对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖于数据的应用目的，给出例子。
数据挖掘与机器学习教学大纲教案
《数据挖掘与机器学习》教学大纲教案一、课程性质、目的、任务：本课程以数据挖掘和机器学习为主要内容，讲述实现数据挖掘的主要功能、数据挖掘、机器学习算法和应用，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与机器学习模型。
本书不仅可以帮助读者了解现实生活中数据挖掘的应用场景，还可以帮助读者掌握处理具体问题的算法，培养学生数据分析和处理的能力。
本课程的主要目的是培养学生的数据挖掘与机器学习的理论分析与应用实践的综合能力。
通过本课程的教学，使学生掌握数据挖掘和机器学习的一般原理和处理方法，能使用机器学习理论解决数据挖掘相关的问题。
本书面向高等院校计算机类、软件工程以及信息管理类专业教学需要，也可作为从事大数据开发和信息管理的相关人员培训教材。
二、课程主要教学内容：本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，粗糙集方法与应用，遗传算法与应用，基于模糊理论的模型与应用，灰色系统理论与方法，基于数据挖掘的知识推理。
三、课程的教学环节要求：教学环节包括：课堂讲授、案例分析课、讨论课、课后作业。
通过本课程各个教学环节的教学，使学生掌握数据挖掘的基本方法，培养学生的自学能力、动手能力、分析问题和解决问题的能力。
通过本课程的学习，要求学生达到以下要求。
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领域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、本课程课外学习与修学指导：由于该课程涉及的技术都是目前比较热门的技术，内容复杂，难度较大，且具有很强的理论性和实践性，所以要学好本课程，必须做到理论与实践紧密结合，才能达到较好的学习效果。
要求学生多参阅相关书籍和资料，多上机实验，掌握数据挖掘的基本功能、主要算法及其实现过程。
数据挖掘-教学大纲
《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。
《数据挖掘》课程教学大纲
《数据挖掘》课程教学⼤纲《数据挖掘》课程教学⼤纲⼀、《数据挖掘》课程说明（⼀）课程代码:14132007（⼆）课程英⽂名称：Data Mining（三）开课对象：计算机与信息管理及其相关专业（四）课程性质：数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，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。
掌握⼤型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使⽤，培养学⽣数据分析和处理的能⼒。
先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》。
（五）教学⽬的：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，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘⽅法。
学⽣能够借助SAS Enterprise Miner软件⼯具进⾏具体数据的挖掘分析。
（六）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。
（七）教学时数课程学时：48学分：3（⼋）教学⽅式以多媒体教学⼿段为主要形式的课堂教学（九）考核⽅式和成绩记载说明考核⽅式笔试加上机⼤作业，严格考核学⽣出勤情况，达到学籍管理规定的旷课量取消考试资格。
综合成绩根据平时成绩和期末成绩评定，平时成绩占40% ，期末成绩占60% 。
⼆、讲授⼤纲与各章的基本要求第⼀章数据挖掘导论教学要点：1、熟悉数据挖掘的基本概念和功能2、了解数据挖掘的系统分类教学时数：8学时教学内容：第⼀节数据挖掘发展概述2、基本应⽤概述第⼆节数据挖掘功能1、概念描述：定性与对⽐2、关联分析3、分类与预测4、聚类分析5、异类分析6、演化分析第三节数据挖掘系统1、系统分类2、系统应⽤3、数据挖掘在医学信息系统和社会保险领域的应⽤考核要求：1、数据挖掘发展概述1.1功能和基本应⽤概述（识记）2、数据挖掘功能2.1概念描述（识记）2.2关联分析（领会）2.3分类与预测 (领会）2.4聚类分析 (领会）2.5异类分析 (领会）2.6演化分析 (领会）3、数据挖掘系统（应⽤）第⼆章数据预处理教学要点：1.了解数据预处理的重要性2.熟悉数据预处理的⽅法教学时数：6学时教学内容：第⼀节数据清洗1、噪声数据处理2、不⼀致数据处理第⼆节数据集成与转换1、数据集成处理2、数据转换处理1、数据清洗1.1噪声数据处理（领会）1.2不⼀致数据处理（领会）2、数据集成与转换2.1数据集成处理（应⽤）2.2数据转换处理（应⽤）第三章分类与预测教学要点：1、掌握分类与预测基本知识2、了解各项分类和预测⽅法教学时数：12学时教学内容：第⼀节分类与预测基本知识1、分类基础2、预测基础第⼆节基于决策树的分类第三节贝叶斯分类第四节神经⽹络分类第五节预测⽅法1、线性与多变量回归2、⾮线性回归3、其他回归模型考核要求：1、分类与预测基本知识1.1分类基础（识记）1.2预测基础（识记）2、基于决策树的分类（领会）3、贝叶斯分类（领会）4、神经⽹络分类（领会）5、预测⽅法5.1线性与多变量回归（领会）5.2⾮线性回归（领会）5.3其他回归模型（领会）第四章聚类分析教学要点：1、掌握聚类分析基本概念2、了解聚类分析基本⽅法教学时数：12学时教学内容：1、基础知识2、聚类分析⽅法：K－MEANS算法等考核要求：1、基础知识（识记）2、聚类分析⽅法：K－MEANS算法等（应⽤）三、推荐教材和参考书⽬：1、《数据挖掘原理与技术》，张云涛、龚玲著，电⼦⼯业出版社，20042、《数据仓库与数据挖掘技术》，陈京民编著，电⼦⼯业出版社，20023、《数据挖掘与OLAP理论与实务》，林杰斌主编，清华⼤学出版社，2003.14、《数据挖掘》，朱明编著，中国科学技术⼤学出版社，2002.25、《数据挖掘教程》, Richard J. Roiger, Michael W. Geatz 著,翁敬农译，清华⼤学出版社，20036、《数据挖掘原理》，David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth著，张银奎、廖丽、宋俊等译，机械⼯业出版社，2003。
《数据挖掘技术与应用》课程设计大纲
《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。
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数据挖掘技术教学大纲《数据挖掘技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教育目标（一）总体目标数据挖掘是高级数据处理和分析技术。
通过本课程学习，使学生了解数据挖掘这种现代数据分析和知识挖掘方法的思想与技术，了解数据挖掘的基本理论，掌握重要的数据挖掘方法，掌握如何利用Clementine实现数据分析和挖掘，并使学生具有进一步学习的基本与能力。
（二）具体目标1. 能够导入、输出各种类型的数据，并对数据进行简单描述统计2. 能够编写建立线性回归模型、非纯性回归模型、编写回归模型的程序，并能够通过程序检验模型3. 能够对数据进行聚类分析、分类分析、关联分析、能够对文本数据进行数据挖掘三、课程学时分配四、课程内容第一章数据挖掘和Clementine使用概述【教学内容】1.1 数据挖掘的产生背景1．数据挖掘产生的背景2．数据挖掘的发展3. 数据挖掘概述1.2 什么是数据挖掘1. 数据挖掘概念2. 数据挖掘分类3. 数据挖掘体系结构1.3 Clementine软件概述1. Clementine的配置2. Clementine操作基础【学习目标】本章作为绪论，其目的是让学生对数据挖掘技术有一个总体的认识。
因此，主要内容是对数据挖掘技术的概念、产生背景、发展趋势以及应用等进行提炼和概括，并熟悉Clementine软件的使用环境。
要求学生掌握以下内容：1．数据挖掘的发展2．数据挖掘基本知识3．数据挖掘功能4. 数据挖掘应用5. 数据挖掘的热点问题6. 熟悉Clementine软件【重点、难点】1．重点：（1）数据挖掘概念（2）数据挖掘分类2．难点：Clementine操作基础【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第二章 Clementine数据管理【教学内容】2.1 数据源节点（Sources）1．从开放数据库中导入数据2．从文本文件中读取数据3. 导入Excel格式的数据4. 用户手动创建数据2.2 记录选项节点（Record Ops）1. 选择节点2. 对数据的抽样3. 修正数据集中的不均匀性4. 统计汇总5. 对节点数据的排序6. 区分节点来清除重复记录2.3 字段选项节点1. 变量说明2. 变量值的重新计算3. 变量类别值的调整4. 生成新变量5. 变量值的离散化处理6. 生成样本集分割变量【学习目标】本章中的数据管理主要是指数据挖掘中的数据预处理部分。
对数据进行预处理，不但可以节约大量的空间和时间而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。
数据预处理一般包括：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等方法。
要求学生掌握本章讲授的所有数据管理技术。
【重点、难点】1．重点：（1）数据源节点（2）记录选项节点（3）字段选项节点2．难点：无【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第三章 Clementine数据的基本描述分析【教学内容】3.1 数据质量探索1．数据的基本描述与质量探索2．离群点和极端值的修正3. 缺失值的替补4. 数据质量管理的其他功能3.2 数据基本描述分析1. 计算基本描述统计量2. 绘制散点图3.3 两分类变量相关性的研究1. 两分类变量相关性的图形分析2. 两分类变量相关性的数值分析3.4 两总体的均值比较3.5 变量重要性分析【学习目标】基本描述分析是数据分析的基础，通常对数值型变量进行描述分析，涉及数据的集中趋势和离散程度。
描述集中趋势的描述性统计量一般有均值、中位数和众数；描述离散程度的描述性统计量一般有方差、标准差和极差。
要求学生掌握Clementine数据的基本分析方法。
【重点、难点】1．重点：（1）数据质量探索（2）数据基本描述分析2．难点：两分类变量相关性的研究【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第四章关联规则挖掘【教学内容】4.1 关联规则概述1．基本概念2．关联规则表示3. 关联规则挖掘算法简介4.2 Apriori算法1. Apriori算法生成频繁项集的过程2. Apriori算法从频繁项集产生关联规则4.3 在Clementine中应用Apriori算法4.4 序列模式挖掘1. 序列与序列模式2. Apriori算法3. 在Clementine中应用序列模式挖掘【学习目标】关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。
其中，关联规则X→Y，存在支持度和信任度。
本章对关联规则挖掘中的概念、方法、算法进行全面的分析和讲解。
由于关联规则挖掘是数据挖掘技术中研究最早、成果最多、相对比较成熟的分支，因此本章重点在于一些经典理论和算法、热点问题的介绍。
要求学生掌握以下内容：1．关联规则相关概念2．Apriori算法3．在Clementine中应用Apriori算法【重点、难点】2．重点：（1）关联规则相关概念（2）Apriori算法2．难点：序列模式挖掘【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第五章分类与预测【教学内容】5.1 分类与决策树概述1．分类和预测数据分析形式介绍2．决策树概述5.2 ID3、C4.5与C5.0算法及应用1. 信息熵计算2. 决策树归纳策略3. ID3算法及缺点4. C4.5算法5．C5.0算法及优点6. 在Clementine中应用C5.05.3 二项Logistic回归分析5.4二项Logistic回归分析应用【学习目标】分类是指把数据样本映射到一个事先定义的类中的学习过程，即给定一组输入的属性向量及其对应的类，用基于归纳的学习算法得出分类。
预测可以涉及数据值预测和类标记预测，但预测通常指值预测。
两者的区别是，分类是用来预测数据对象的类标记，而预测则是估计某些空缺或未知值。
分类与预测在数据挖掘中是一项非常重要的方面，本章对分类与预测的基本概念与步骤、经典的方法以及有关的问题进行了阐述。
要求学生掌握以下内容：分类和预测数据分析形式1．ID3算法2．C4.5算法3．Logistic回归分析【重点、难点】1.重点：（1）决策树概述（2）ID3算法（3）C4.5算法2．难点：Logistic回归分析【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
第六章聚类分析【教学内容】6.1 聚类分析的一般问题1．聚类分析介绍2．聚类分析应用领域3. 聚类分析原理4. 主要聚类方法分类6.2 Clementine的k-means聚类及应用1. k-means算法2. k-means算法的优缺点3. 在Clementine中应用k-means6.3 Clementine的两步聚类及应用1. 两步聚类算法2. Clementine的两步聚类应用【学习目标】聚类是将数据分类到不同的类或者簇的过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。
聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。
聚类是数据挖掘技术中一个重要组成部分，内容很多，因此要求学生掌握聚类分析原理、基本方法和主要算法。
【重点、难点】2.重点：（1）聚类分析原理（2）主要聚类方法分类2．难点：Clementine操作基础【教学方法】1.通过多媒体课件和传统教学相结合，阐明课程与教学基本原理，丰富学生课程与教学的基本知识结构，培养学生的职业规范；2.通过案例分析，强调理论与实践相结合，促进学生知识整合，培养学生的反思能力。
五、考核方式及成绩评定1.考核方式：课程考核方式分为过程考核（平时考核）和课终考核（期末考核）。
过程考核（平时考核）方式包括课堂表现、平时作业、阶段性测试、调研报告等；课终考核（期末考核）采用考查。
2.总成绩评定：总成绩=过程成绩（平时成绩）*50%+课终成绩（期末成绩）*50%（其中过程成绩的占比由课程组根据课程实际提出并报二级学院决定）3.过程成绩（平时成绩）评定：（1）课堂表现（5 %）：学生主动参与课堂练习、讨论，创造性地提出问题的能力；（2）作业完成情况（10 %）：学生平时作业提交次数及完成质量；（3）阶段性测验（10 %）：学生在平时测试、测验中掌握课程的情况；（4）研究报告（10 %）：学生收集资料能力，研究设计能力，解决实际问题能力和合作研究能力；（5）实践教学（10 %）；（6）考勤（5 %）。
4.期末考试：期末考试主要考察对基本概念、操作程序和具体方法的理解与运用等。
六、建议教材和主要参考书目（一）建议教材《基于Clementine的数据挖掘》，薛薇陈欢歌主编，中国人民大学出版社，2012-3第一版（二）参考书目1．《数据挖掘：概念与技术》，（美）韩家炜（Han,J.）等著，范明等译。
机械工业出版社，2012年第8月七、其它说明（一）课程实践环节及基本要求见《数据挖掘技术》实验教学大纲（二）课程资源通过互联网查阅相关学习资料（三）其他1.制定依据：依据2019年物联网工程专业人才培养方案制定。
2.执行对象：从2019级学生开始执行。
执笔人（签字）：参与人（签字）：二级学院审核（签字）：学校审批（签字）：年月日。