大数据建模与分析挖据课程大纲
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。
《大数据分析与挖掘》-课程教学大纲
《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。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲
《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。
大数据分析与挖掘教学大纲
《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: 四八课程学分:三开课单位: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,课程目地数据挖掘是一门新兴地叉学科,涵盖了数据库,机器学,统计学,模式识别,工智能以及高能计算等技术。
开设本课程地目地,是使学生全面而深入地掌握数据挖掘地基本概念与原理,掌握常用地数据挖掘算法,了解数据挖掘地最新发展,前沿地数据挖掘研究领域,以及数据挖掘技术在不同学科地应用。
课程具体目地如下:课程目标1：能够设计并实现大数据台下地数据挖掘系统。
了解由工程问题,到建模,再到数据挖掘算法设计地问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程地能力;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台上实现;课程目标3：具备较强地学最新数据挖掘领域研究成果地能力;能够分析与评价现有研究成果地问题与不足,并能够提出自己独立见解地能力;课程目标4：能够撰写系统设计方案与阶段技术报告,能够组织与协调项目组地工作,与成员行流与沟通。
三,课程目地与毕业要求对应关系毕业要求毕业要求具体描述课程目地工程素质(一)具有工程意识与系统观;(二)具有运用工程基础与专业知识解决复杂工程问题地能力课程目地一个素质(1)具有自主学,终身学与跟踪前沿地意识与惯。
(2)具有批判精神,对待事物有独立见解。
课程目地三,四系统设计与实现能力(1)针对计算有关地复杂工程问题,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,行问题分析与模型表达。
课程目地一,二毕业要求毕业要求具体描述课程目地(2)能够领导或独立设计解决方案或满足特定需求地计算机硬件,软件或网络系统,并能够实现有关系统或组件。
系统分析与评价能力针对计算有关地复杂工程问题解决方案或系统,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,设计实验,行分析与评价,包含其对社会,健康,安全,法律以及文化地影响分析与评价,并能够提出持续改地意见与建议。
《Python大数据分析与挖掘基础》教学大纲
《python大数据分析与挖掘基础》课程教学大纲课程代码：学分：4学时：64（其中：讲课学时：42 实践或实验学时：22）先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、Python程序设计基础适用专业：信息与计算科学建议教材：黄恒秋主编.Python大数据分析与挖掘实战（微课版）[M]. 北京：人民邮电出版社.2020.开课系部：数学与计算机科学学院一、课程的性质与任务课程性质：专业方向选修课。
课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。
通过学习本课程，使得学生能够掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能，能够针对基本的数据挖掘问题与样例数据，调用Python中的第三方扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn及关联规则算法代码，进行处理、计算与分析，初步掌握深度学习框架TensorFlow2.0安装及多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络基本原理及应用举例程序实现，从而为其他的专业领域课程或者复杂应用问题提供基础支撑。
二、课程的基本内容及要求本课程教学时数为64学时，4学分；实验22学时，1.375学分。
第一章Python基础1.课程教学内容：（1）Python及其发行版Anaconda的安装与启动、Spyder开发工具的使用和Python 新库的安装方法；（2）Python基本语法和数据结构。
2.课程的重点、难点：（1）重点：Python基本语法和数据结构的灵活运用；（2）难点：Python数据结构的灵活运用。
3.课程教学要求：（1）了解Python的安装及界面基本使用技能；（2）理解Python基本数据结构及方法的使用；（3）掌握Python基本数据结构的使用技能及循环、条件语句的应用。
第二章科学计算包Numpy1.课程教学内容：（1）导入并使用Numpy创建数组；（2）数组的运算、切片、连接及存取、排序与搜索；数组相关属性与方法；（3）矩阵及线性代数运算。
大数据分析与挖掘教学大纲
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。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲.doc
《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》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。
数据挖掘教学大纲
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。
《大数据分析与挖掘》-实验教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程实验教学大纲一、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实验总学时：16适用专业：软件工程、计算机科学与技术课程类别：专业选修课先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JAVA/Python程序设计二、实验教学的总体目的和要求实验教学目的：向学生教授经过实践检验的真理才是正确的，所有理论知识都应该经过实践检验，计算机科学这样，大数据分析与挖掘这门前沿信息技术尤其如此。
本课程实验是为了使学生在课程学习的同时，通过实验教学验证课堂教学的理论，理解和掌握大数据分析与挖掘中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法，更好地掌握《大数据分析与挖掘》课程教学大纲要求的内容。
实验要求：1.对学生的要求：实验前要充分做好准备工作：•复习和掌握与本实验有关的知识内容；•预习、思考实验内容；•对实验内容进行分析和设计。
实验过程中，实验者必须服从指导教师和实验室工作人员的安排，遵守纪律与实验制度，爱护设备及卫生。
在指定的实验时间内，必须到实验室内做实验。
对于上机过程中出现的问题，尽量先独立思考和解决；对于难以解决的问题可以和同学交流或询问老师；对于同一个实验题目，可以考虑多种方法来实现，然后比较并选择出一种较为有效的方法来实现。
对于设计型和验证型实验，实验时一人一组，独立上机。
2、对实验条件的要求：普通 PC 机房。
三、实验教学内容实验项目一实验名称：数据分析与挖掘平台的搭建实验内容：在 Windows（Linux,Mac）操作系统中安装 Python。
可以使用官方下载 Python 的安装包安装，也可以使用 Anaconda 安装，还可以安装 Pycharm。
安装完之后，进行入门操作，熟悉 Python 的使用。
实验性质：设计型实验学时：2实验目的与要求：必修实验条件：实验机房，阿里天池AI实训平台，数据分析平台。
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。
《数据分析与挖掘》教学大纲
《数据分析与挖掘》教学⼤纲《数据分析与挖掘》教学⼤纲⼀、课程的基本信息课程编号：02210216 课程性质：专业课/必修课学时：48 学分：2.5开课单位：信息管理学院适⽤专业：电⼦商务专业先修课程：计算机⽂化基础、C语⾔程序设计、统计学、数据库⼆、课程⽬的与任务数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有⽤的，以及最终可理解的模式的⾮平凡过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿⼭中找到蕴藏的知识⾦块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
本课程全⾯⽽⼜系统地介绍了知识发现的⽅法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果。
本课程的重点在培养学⽣的实际分析数据及处理数据的能⼒。
三、课程教学基本要求通过本课程的学习，要求学⽣初步掌握数据挖掘的重要概念和任务、数据挖掘中的常⽤算法（决策树、关联规则、聚类算法、贝叶斯分类算法、⽀持向量机、神经⽹络），以及数据挖掘当前的研究动向五、课程教学基本内容第1章绪论（2课时）教学内容：（1）数据挖掘的概念（2）数据挖掘的历史及发展（3）数据挖掘的研究内容及功能（4）数据挖掘的常⽤技术及⼯具重点：数据挖掘的研究内容及功能难点：数据挖掘的常⽤技术及⼯具第2章数据预处理（4课时）教学内容：（1）数据预处理的⽬地（2）数据清理（3）数据集成和数据变换（4）数据归约（5）特征选择与提取重点：数据集成和数据变换难点：特征选择与提取第3章关联规则挖掘（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）关联规则挖掘算法---Apriori算法原理（3）Apriori算法实例分析（4）Apriori算法源程序分析（5）Apriori算法的特点及应⽤重点：关联规则挖掘算法---Apriori算法原理难点：关联规则挖掘算法---Apriori算法原理第4章决策树分类算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）决策树分类算法---ID3算法原理（3）ID3算法实例分析（4）ID3算法源程序分析（5）ID3算法的特点及应⽤（6）决策树分类算法---C4.5算法原理重点：决策树分类算法---ID3算法原理难点：决策树分类算法---ID3算法原理第5章贝叶斯分类算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）贝叶斯分类算法原理（3）贝叶斯分类算法实例分析（4）贝叶斯分类算法源程序分析（5）贝叶斯分类算法特点及应⽤重点：贝叶斯分类算法原理难点：贝叶斯分类算法原理第6章⼈⼯神经⽹络算法（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）BP算法原理（3）BP算法实例分析（4）BP算法源程序分析（5）BP算法的特点及应⽤重点：BP算法原理难点：BP算法原理第7章⽀持向量机（4课时）教学内容：（1）基本概念（2）⽀持向量机原理（3）⽀持向量机实例分析（4）⽀持向量机的特点及应⽤重点：⽀持向量机原理难点：⽀持向量机原理第8章K-means聚类算法（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）K-means聚类算法原理（3）K-means聚类算法实例分析（4）K-means聚类算法源程序分析（5）K-means聚类算法的特点及应⽤重点：K-means聚类算法原理难点：K-means聚类算法原理第9章K-中⼼点聚类算法（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）K-中⼼点聚类算法原理（3）K-中⼼点聚类算法实例分析（4）K-中⼼点聚类算法源程序分析（5）K-中⼼点聚类算法的特点及应⽤重点：K-中⼼点聚类算法原理难点：K-中⼼点聚类算法原理第10章神经⽹络聚类算法：SOM（2课时）教学内容：（1）基本概念（2）竞争学习算法基础（3）SOM算法原理（4）SOM算法原理实例分析（5）SOM算法原理源程序分析（6）SOM算法原理的特点及应⽤重点：SOM算法原理难点：SOM算法原理六、考核⽅式与成绩评定考核⽅式：考试成绩评定：本课程成绩构成⽐例为：期末考核成绩占总成绩的70 %，平时成绩占总成绩的30 %；平时成绩的各部分占总成绩⽐例分别为：考勤占5%，课堂测验成绩占5%，实验占15%，作业占5% 期末总评成绩＝平时成绩×30%+考核成绩×70%。
《数据挖掘与数据分析》课程教学大纲
《数据挖掘与数据分析》教学大纲一'课程基本信息.课程代码：211224001.课程中文名称：数据挖掘与数据分析课程英文名称：Data Mining and Data Analysis2.面向对象：软件工程及信息工程专业学生.开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院软件工程系3.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：164.学分数:2.5.授课语种：中文，考试语种：中文5.教材：《数据挖掘导论（完整版）》，陈封能（Pang-NingTan）等著，范明等译.，人民邮电出版社二、课程内容简介数据挖掘与数据分析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，数据挖掘和数据分析都发挥着积极的作用。
因此这门课程是计算机专业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、关联挖掘、聚类分析等内谷。
三、课程的地位、作用和教学目标通过本课程的学习，使软件工程高年级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开展方向，掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。
四'与本课程相联系的其他课程先修课程：高级语言程序设计、概率论与数理统计A、离散数学、算法设计与分析等课程；后续课程：人机交互技术五、教学基本要求本课程目前采用理论教学与实验教学相结合,使得学生不仅能够掌握数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法，而且具备将数据挖掘方法熟练地应用到实际工程应用中的能力。
通过引入WEKA等开源数据挖掘软件、先进的IBM SPSS海量数据分析平台，通过系列实验、课程作业、应用案例帮助学生更好地掌握数据挖掘在商务智能数据分析中的实际应用。
在课程中引入应用实践工程，训练学生解决构造智能商务应用系统、解决商务智能中关键难点问题的能力。
努力将基础理论知识教学与应用实践紧密结合，在本课程的教学实施过程中，倡导“做中学”的教学方式和“案例式”教学手段，将理论与应用紧密联系起来，提升课堂教学质量。
《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》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，包括数据采集、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、数据采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。
大数据建模与分析挖据课程大纲
时间内容提要授课详细内容实践训练第一天业界主流的数据仓库工具和大数据分析挖掘工具1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目解决方案2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具3.Hadoop数据仓库工具Hive4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib7.大数据分析挖掘项目的实施步骤配置数据仓库工具Hadoop Hive和SparkSQL部署数据分析挖掘工具Hadoop Mahout和Spark MLlib大数据分析挖掘项目的数据集成操作训练1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范的数据仓库3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型的分析挖掘任务调用5.去除噪声项目数据集加载ETL到Hadoop Hive数据仓库并建立多维模型基于Hadoop的大型数据仓库管理平台—HIVE数据仓库集群的多维分析建模应用实践6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库应用案例7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析8.Hive Server的工作原理、机制与应用9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化10.Hive应用开发技巧11.Hive SQL剖析与应用实践12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客户端操作技巧13.Hive数据仓库报表设计14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive数据仓库集群中，用于共享访问利用HIVE构建大型数据仓库项目的操作训练实践Spark大数据分析挖掘平台实践操作训练15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置16.Spark数据分析库MLlib的开发部署17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并在分布式内存中运行第二天聚类分析建模与挖掘算法的实现原理和技术应用18.聚类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，包括：a)Canopy聚类（canopy clustering）b)K均值算法（K-means clustering）c)模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）d)EM聚类，即期望最大化聚类（ExpectationMaximization）e)以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景中的应用案例。
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时
间
内容提要授课详细内容实践训练
第一天业界主流的
数据仓库工
具和大数据
分析挖掘工
具
1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目
解决方案
2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具
3.Hadoop数据仓库工具Hive
4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL
5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout
6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib
7.大数据分析挖掘项目的实施步骤
配置数据仓库工具
Hadoop Hive和
SparkSQL
部署数据分析挖掘
工具Hadoop Mahout
和Spark MLlib
大数据分析
挖掘项目的
数据集成操
作训练
1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练
2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范
的数据仓库
3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数
据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库
4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型
的分析挖掘任务调用
5.去除噪声
项目数据集加载
ETL到Hadoop Hive
数据仓库并建立多
维模型
基于Hadoop
的大型数据
仓库管理平
台—HIVE数
据仓库集群
的多维分析
建模应用实
践
6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库
应用案例
7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析
8.Hive Server的工作原理、机制与应用
9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化
10.Hive应用开发技巧
11.Hive SQL剖析与应用实践
12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客
户端操作技巧
13.Hive数据仓库报表设计
14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive
数据仓库集群中，用于共享访问
利用HIVE构建大型
数据仓库项目的操
作训练实践
Spark大数据
分析挖掘平
台实践操作
训练
15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置
16.Spark数据分析库MLlib的开发部署
17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并
在分布式内存中运行
第二天聚类分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
18.聚类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现
与应用，包括：
a)Canopy聚类（canopy clustering）
b)K均值算法（K-means clustering）
c)模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
d)EM聚类，即期望最大化聚类（Expectation
Maximization）
e)以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景中
的应用案例。
19.Spark聚类分析算法程序示例
基于Spark MLlib
的聚类分析算法，实
现日志数据集中的
用户聚类
分类分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
20.分类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实现
与应用，包括：
f)Spark决策树算法实现
g)逻辑回归算法（logistics regression）
h)贝叶斯算法（Bayesian与Cbeyes）
i)支持向量机（Support vector machine）
j)以上算法在Spark MLlib中的实现原理和实际场景中
的应用案例。
21.Spark客户资料分析与给用户贴标签的程序示例
22.Spark实现给商品贴标签的程序示例
23.Spark实现用户行为的自动标签和深度技术
基于Spark MLlib
的分类分析算法模
型与应用操作
关联分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
24.预测、推荐分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中
的实现与应用，包括：
k)Spark频繁模式挖掘算法（parallel FP Growth
Algorithm）应用
l)Spark关联规则挖掘（Apriori）算法及其应用
m)以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景中
的应用案例。
25.Spark关联分析程序示例
基于Spark MLlib
的关联分析操作
第三天推荐分析挖
掘模型与算
法技术应用
26.推荐算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，包
括：
a)Spark协同过滤算法程序示例
b)Item-based协同过滤与推荐
c)User-based协同过滤与推荐
d)交叉销售推荐模型及其实现
推荐分析实现步骤
与操作（重点）
回归分析模
型与预测算
法
27.利用线性回归（多元回归）实现访问量预测
28.利用非线性回归预测成交量和访问量的关系
29.基于R+Spark实现回归分析模型及其应用操作
30.Spark回归程序实现异常点检测的程序示例
回归分析预测操作
例子
图关系建模与分析挖掘及其链接分析和社交分析操作31.利用Spark GraphX实现网页链接分析，计算网页重要性
排名
32.实现信息传播的社交关系传递分析，互联网用户的行为
关系分析任务的操作训练
图数据的分析挖掘
操作，实现微博数据
集的社交网络建模
与关系分析
神经网络与深度学习算法模型及其应用实践33.神经网络算法Neural Network的实现方法和挖掘模型应
用
34.基于人工神经网络的深度学习的训练过程
a)传统神经网络的训练方法
b)Deep Learning的训练方法
35.深度学习的常用模型和方法
a)CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网
络
b)RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络模
型
c)Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼
机
36.基于Spark的深度学习算法模型库的应用程序示例
基于Spark或
TensorFlow神经网
络深度学习库实现
文本与图片数据挖
掘
项目实践37.日志分析系统与日志挖掘项目实践
a)Hadoop，Spark，ELK技术构建日志数据仓库
b)互联网微博日志分析系统项目
38.推荐系统项目实践
a)电影数据分析与个性化推荐关联分析项目
项目数据集和详细
的实验指导手册由
讲师提供
培训总结39.项目方案的课堂讨论，讨论实际业务中的分析需求，剖
析各个环节的难点、痛点、瓶颈，启发出解决之道；完
成讲师布置的项目案例，巩固学过的大数据分析挖掘处
理平台技术知识以及应用技能
讨论交流
两个完整的项目任务和实践案例（重点）1.日志分析建模与日志挖掘项目实践
a)Hadoop，Spark，并结合ELK技术构建日志分析系统和日
志数据仓库
b)互联网微博日志分析系统项目
2.推荐系统项目实践
a)电影数据分析与个性化推荐关联分析项目
b)电商购物篮分析项目
Hadoop，Spark，可结合Oryx分布式集群在个性化推荐和
精准营销项目。
项目的阶段性步骤
贯穿到三天的培训
过程中，第三天完
成整个项目的原型
联系方式 55618576@。