经营数据分析与挖掘课程大纲
《数据分析与挖掘实践》课程教学大纲
《数据分析与挖掘实践》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：sk301课程名称：数据分析与挖掘实践英文名称：Data Analysis And Mining Practice课程类型：实践教学课程要求：必修学时/学分：2周/2先修课程：数据分析与挖掘算法、Python语言程序设计后续课程：大数据项目综合实践、毕业设计适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述本课程是“数据分析与挖掘算法”课程的集中实践和技能训练课程，旨在引领学生巩固、拓展数据分析与挖掘算法课程的基本学习算法，加深对数据分析和挖掘过程的理解。
选择适当的开发工具和环境，借助电商日志分析项目开发透彻理解和掌握数据挖掘分析、设计、开发的过程；利用Hadoop大数据技术体系，实现海量数据的分布存储、分析和计算，以及分析结果的可视化展现。
通过项目实现，使学生理解KPI文件分析的概念，能熟练应用MapReduce；深入理解大数据和数据挖掘的基本概念，并能利用分布式Hadoop进行大数据的存储和处理；能熟练地利用MapReduce和Hive，进行数据的分析和挖掘，并进行配置和管理；进一步培养独立分析问题、解决问题的能力，以及大数据应用项目的工程化开发能力。
三、教学目标1. 能利用数据分析和挖掘算法的基本理论对具有大数据背景的实际案例进行分析，并根据分析结果总结其适用的数据分析和挖掘方法。
（支持毕业能力要求2）2.能够大数据背景的实际工程需求，选择恰当的数据分析和挖掘方法及提出合理的解决方案。
（支持毕业能力要求3）3. 能熟练配置和安装Hadoop、MapReduce和Hive环境，选择合适的程序语言解决大数据领域的工程问题。
(支持毕业能力要求5)4. 能够对数据挖掘获得的结果进行分析，并进一步研究其不同结果的解决措施。
(支持毕业能力要求4)四、教学内容、安排及与教学目标的对应关系1. 一般性安排见表1。
2. 变更掌握程度较好的项目组，可在完成表1指定项目之后，可根据项目实验结果的分析进行进一步的改进实验，但应在变更前向指导教师申明。
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。
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲课程名称：金融市场数据分析与数据挖掘课程学分：3学分课程介绍：金融市场数据分析与数据挖掘是一门综合性的课程，旨在提供金融市场相关数据的分析与挖掘技术。
通过本课程的学习，学生将获得金融市场数据的收集、整理与处理的能力，以及金融数据分析与挖掘的方法和技巧。
同时，本课程还将介绍相关软件工具和编程语言的应用，以帮助学生提高数据分析与挖掘的实践能力。
课程目标：1.掌握金融市场数据的收集、整理和处理方法。
2.熟悉金融数据分析和挖掘的基本理论和方法。
3.学会使用常用的统计分析工具和编程语言进行金融数据分析与挖掘。
4.培养独立思考和问题解决的能力。
教学内容：1.金融市场数据的特点与获取方法。
2.数据预处理与数据清洗。
3.数据可视化与探索性分析。
4.描述性统计分析。
5.相关性分析与因子分析。
6.时间序列分析与预测。
7.机器学习算法在金融数据挖掘中的应用。
8.金融风险分析与模型构建。
教学方法：1.理论讲授：通过教师讲解金融数据分析和挖掘的基本理论和方法，帮助学生建立相应的基础知识。
2.实例分析：通过案例分析，引导学生运用所学知识分析实际金融市场数据。
3.讨论与交流：组织学生进行讨论和交流，促进学生之间的互动和思维碰撞。
4.实践操作：通过实践操作，帮助学生熟悉常用的统计分析工具和编程语言，提高数据分析与挖掘的实践能力。
评估方式：1.平时成绩：考勤、课堂表现、课堂讨论等。
2.作业成绩：按时完成平时作业并准确无误。
3.期中考试：对课程前半部分内容进行考察。
4.期末考试：对课程全部内容进行考察。
5.课程设计：根据实际金融市场数据进行分析与挖掘，并撰写实验报告。
参考教材：1.李梅，《大数据金融学》，机械工业出版社。
2. Tan, et al., "Introduction to Data Mining", Pearson Education, 2024.。
参考工具：1. Python编程语言及相关库（numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等）。
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。
《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。
《数据分析与挖掘算法》课程教学大纲
《数据分析与挖掘算法》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12161课程名称：数据分析与挖掘算法英文名称：Data Analysis and Mining Algorithm课程类型：学科基础课课程要求：必修学时/学分：48/3（讲课学时：36 实验学时：12）先修课程：概率论与数理统计、Python语言程序设计后续课程：Spark大数据处理、行业大数据案例分析、SPSS数据分析与挖掘、数据分析与挖掘实践等。
适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“数据分析与挖掘算法”是数据科学与大数据技术专业的学科基础课，旨在引导学生在大数据背景及认识大数据的基础上，充分掌握数据分析与挖掘的原理，建立利用大数据处理技术有效地进行大数据分析与挖掘任务的能力。
通过对基本概念的深刻理解，掌握数据分析与数据挖掘的主要方法/技术；区分不同数据，完成数据相似性和相异性的判定训练；通过数据特征分析与具体数据预处理方法如二值化、分箱器、正则化、标准化等，建立数据预处理的流程，并形成利用Spark工具解决数据规范和标准的能力；通过数据仓库和OLAP之间的互补关系，实现抽取数据集并存储到OLAP的过程，形成利用数据仓库与联机分析解决决策性工程问题应用的能力；通过不同的挖掘方法如关联规则、分类和聚类等与实际问题相结合，形成利用数据分析与挖掘算法解决大数据领域中工程问题的能力。
通过课程学习，使学生能够应用数据分析与挖掘算法的基本原理和方法，区分、处理和解决大数据应用领域的工程问题，并能够对数据分析与挖掘的结果进行分析和解释，从而获得合理有效的结论及切实可行的解决方案。
三、课程教学目标1.能清晰表述数据分析与挖掘的的基本概念、掌握其常用数据分析方法和挖掘算法，能够分析和解决大数据领域复杂工程问题。
（支持毕业能力要求2）2. 能够利用数据分析和挖掘处理大数据及确定合适方案，能够选择合适数据分析方法和数据挖掘算法，并利用Python语言解决实际的工程问题。
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经营数据分析与挖掘课程大纲【课程大纲】
第一部分：认识数据分析
问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？
1、数据分析面临的常见问题
➢不知道分析什么（分析目的不明确）
➢不知道怎样分析（缺少分析方法）
➢不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
➢不知道下一步怎么做（不了解分析过程）
➢看不懂数据表达的意思（数据解读能力差）
➢担心分析不够全面（分析思路不系统）
2、认识数据分析
➢什么是数据分析
➢数据分析的三大作用
➢数据分析的三大类别
案例：
3、数据分析需要什么样的能力
➢懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
4、大数据应用的四层结构
➢数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
5、数据分析与挖掘在企业中的应用
第二部分：数据分析基本过程
1、数据分析的六步曲
2、步骤1：明确目的--理清思路
➢先有数据还是先有问题？
➢确定分析目的
➢确定分析思路
3、步骤2：数据收集—理清思路
➢明确收集数据范围
➢确定收集来源
➢确定收集方法
演练：
4、步骤3：数据预处理—寻找答案
➢数据清洗、转化、提取、计算
➢数据质量评估
演练：
5、步骤4：数据分析--寻找答案
➢分析方法选择
➢构建合适的分析模型
➢分析工具选择
6、步骤5：数据展示--观点表达
➢选择合适的可视化工具
➢选择恰当的图表
7、步骤6：报表撰写--观点表达
➢选择报告种类
➢完整的报告结构
8、数据分析的三大误区
案例：
第三部分：数据分析方法篇
问题：数据分析有什么方法可依?不同的方法适用解决什么样的问题？
1、数据分析方法的层次
➢基本分析法（对比/分组/结构/趋势/…）
➢综合分析法（交叉/综合评价/杜邦/漏斗/…）
➢高级分析法（相关/方差/验证/回归/时序/…）
➢数据挖掘法（聚类/分类/关联/RFM模型/…）
2、基本分析方法及其适用场景
➢对比分析（查看数据差距）
➢分组分析（查看数据分布）
➢结构分析（评估事物结构）
➢趋势分析（发现变化规律）
3、综合分析方法及其适用场景
➢交叉分析（两维分析）
➢综合评价法（多维指标归一）
➢杜邦分析法（关键因素分析-财务数据分析）
➢漏斗分析法（关键流程环节分析-流失率与转化率分析）
➢矩阵分析法（产品策略分析-象限图分析法）
4、最合适的分析方法才是硬道理。
第四部分：解读数据分析结果
问题：数据多，看不明白，不知道从何处看出业务问题？
1、数据分析的目的
➢发现业务规律
➢发现业务异常
➢寻找业务策略
2、对比分析及业务策略
➢看差距，补短板
➢看极值，评优劣
➢看异常，找原因
3、结构分析及业务策略
➢看占比，聚焦重点
➢看失衡，优化结构
4、趋势分析及业务策略
➢看变化，说趋势
➢看峰谷，找规律
➢看异常，找原因
5、解读要符合业务逻辑
第五部分：数据分析思路篇
问题：数据分析思路是怎样的？如何才能全面/系统地分析而不遗漏？
1、数据分析的思路
➢从KPI指标开始
➢从营销/管理模型开始
2、常用分析思路模型
3、企业外部环境分析（PEST分析法）
4、用户消费行为分析（5W2H分析法）
5、公司整体经营情况分析（4P营销理论）
6、业务问题专题分析（逻辑树分析法）
7、用户使用行为研究（用户使用行为分析法）
第六部分：图表呈现篇
问题：如何让你的分析结果更直观易懂？如何让数据“慧”说话？
1、图表类型与作用
2、常用图形及适用场景
3、常用图形
➢柱状图（对比分析）
➢条形图（对比分析）
➢折线图（趋势分析）
➢饼图（结构分析）
➢雷达图（多重数据比较）
演练：图形绘制
4、复杂图形
➢平均线图（对比分析）
➢双坐标图（不同量纲呈现）
➢对称条形图（对比）
➢散点图/气泡图（矩阵分析法）
➢瀑布图（成本、收益构成分析）
➢漏斗图（用户转化率分析）
演练：图形绘制
5、动态图表画法技巧
6、图表美化原则
7、表格呈现
8、优秀图表示例解析
第七部分：分析报告撰写
问题：如何让你的分析报告显得更专业？
1、分析报告的种类与作用
2、报告的结构
3、报告命名的要求
4、报告的目录结构
5、前言
6、正文
7、结论与建议
8、优秀报告展现与解析
第八部分：数据分析实战篇（中级）
1、相关分析（衡量变量间的的相关性）
问题：营销费用会影响销售额吗？影响程度大吗？
➢什么是相关关系
➢相关系数：衡量相关程度的指标
➢相关分析的步骤与计算公式
➢相关分析应用场景
2、方差分析
问题：哪些才是影响销量的关键因素？
➢方差分析解决什么问题
➢方差分析种类：单因素/双因素可重复/双因素无重复
➢方差分析的应用场景
➢如何解决方差分析结果
3、回归分析（预测）
问题：如何预测未来的销售量（定量分析）？
➢回归分析的基本原理和应用场景
➢回归分析的种类（一元/多元、线性/曲线）
➢回归分析的五个步骤与结果解读
➢回归预测结果评估（如何评估预测质量，如何选择最佳回归模型）
➢回归分析（带分类变量）
4、时序分析（预测）
问题：随着时间变化，未来的销量变化趋势如何？
➢时序分析的应用场景（基于时间的变化规律）
➢移动平均的预测原理
➢指数平滑的预测原理
第九部分：数据挖掘实战篇（高级）
1、聚类分析
问题：
➢聚类分析及其作用
➢聚类分析的种类
➢层次聚类：发现多个类别
➢R型聚类与Q型聚类的区别
➢K均值聚类
2、分类分析
问题：
➢分类与聚类
➢决策树分类的原理
➢如何评估分类性能
3、关联分析
问题：
➢关联分析解决什么样的问题
➢如何提取关联规则
➢关联规则的应用场景
演练：
4、RFM模型
问题：如何评估客户的价值？如何针对不同客户采取不同的营销策略？
➢RFM模型介绍
➢RFM的客户细分框架理解
结束：课程总结与问题答疑。