教学大纲-数据挖掘(高妮20160
数据挖掘 教学大纲
数据挖掘教学大纲数据挖掘教学大纲引言：数据挖掘作为一门应用于从大量数据中发现模式、规律和知识的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
为了培养学生在这个领域的专业能力，制定一份完善的数据挖掘教学大纲是至关重要的。
本文将探讨数据挖掘教学大纲的设计和内容，以及培养学生的核心能力。
一、课程目标和背景数据挖掘教学的目标是培养学生具备深入理解数据挖掘原理和方法的能力，能够独立进行数据挖掘项目的设计、实施和评估。
此外，还要培养学生的数据分析和解决实际问题的能力，以及良好的团队合作和沟通能力。
二、课程内容1. 数据挖掘概述介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘过程的基本步骤。
同时，引导学生了解数据挖掘的重要性和应用前景。
2. 数据预处理讲解数据预处理的目的和方法，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
通过实际案例，让学生了解如何处理现实中的脏数据和缺失数据。
3. 数据挖掘算法介绍常见的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则和异常检测。
详细讲解每种算法的原理、应用场景和实现方法，并通过实例演示学生如何选择合适的算法解决实际问题。
4. 特征选择和降维讲解特征选择和降维的概念和方法，以及它们在数据挖掘中的作用。
通过实践项目，引导学生掌握特征选择和降维技术的应用。
5. 模型评估和优化介绍模型评估的指标和方法，以及如何通过交叉验证和网格搜索等技术对模型进行优化。
培养学生对模型性能评估和调优的能力。
6. 数据可视化讲解数据可视化的原理和方法，引导学生学会使用可视化工具展示数据挖掘结果。
通过实践项目，培养学生的数据分析和表达能力。
三、教学方法1. 理论讲授与案例分析相结合通过理论讲授，学生可以了解数据挖掘的基本概念和方法；通过案例分析，学生可以将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
2. 实践项目与团队合作设计实践项目，让学生在实际情境中应用数据挖掘技术解决问题。
通过团队合作，培养学生的团队协作和沟通能力。
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。
《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。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据分析和模式识别的学科，它通过挖掘数据中的隐藏模式和关联性，帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。
因此，设计一份合理的数据挖掘教学大纲是非常重要的。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据挖掘基础知识1.1 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标和应用领域。
1.2 数据挖掘过程：详细阐述数据挖掘的步骤和流程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评估等。
1.3 数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等，并分析它们的原理和适用场景。
2. 数据预处理2.1 数据清洗：讲解如何处理缺失值、异常值和重复值等数据问题。
2.2 数据集成：介绍如何将来自不同数据源的数据整合到一个数据集中。
2.3 数据变换：讲解如何对数据进行规范化、离散化和归一化等处理。
2.4 特征选择：详细介绍如何选择对数据挖掘任务有用的特征。
3. 数据挖掘算法3.1 分类算法：介绍常用的分类算法，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，并分析它们的原理和应用场景。
3.2 聚类算法：讲解聚类算法的原理和常用方法，如K-means和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：详细介绍关联规则挖掘的原理和算法，如Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测算法：介绍常用的预测算法，如线性回归和时间序列分析等。
4. 模型评估与选择4.1 模型评估指标：讲解常用的模型评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
4.2 交叉验证：介绍交叉验证的原理和方法，如K折交叉验证和留一法等。
4.3 模型选择：详细阐述如何选择适合的模型，包括根据数据特点和任务需求进行选择。
5. 数据挖掘应用5.1 金融领域：介绍数据挖掘在风险评估、信用评分和欺诈检测等方面的应用。
5.2 健康领域：讲解数据挖掘在疾病预测、医疗决策和基因分析等方面的应用。
5.3 社交媒体：详细阐述数据挖掘在用户推荐、情感分析和舆情监测等方面的应用。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据挖掘是一门综合性学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术，旨在从大规模数据集中发现有价值的信息和模式。
1.2 课程目标本课程旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、方法和技术的理解和应用能力，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程内容2.1 数据挖掘概述2.1.1 数据挖掘定义和基本任务2.1.2 数据挖掘过程和流程2.1.3 数据挖掘应用领域和案例介绍2.2 数据预处理2.2.1 数据清洗和去噪2.2.2 数据集成和转换2.2.3 数据规范化和归一化2.3 数据挖掘算法2.3.1 分类算法2.3.1.1 决策树算法2.3.1.2 朴素贝叶斯算法2.3.1.3 支持向量机算法2.3.2 聚类算法2.3.2.1 K均值算法2.3.2.2 层次聚类算法2.3.2.3 密度聚类算法2.3.3 关联规则挖掘算法2.3.3.1 Apriori算法2.3.3.2 FP-Growth算法2.4 模型评估和选择2.4.1 训练集和测试集划分2.4.2 交叉验证2.4.3 模型评估指标2.5 数据可视化2.5.1 数据可视化基本原理2.5.2 常用数据可视化工具和技术三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及相关的应用案例。
3.2 实践操作通过实验和案例分析，让学生实际操作数据挖掘工具和算法，加深对理论知识的理解和应用能力。
3.3 课堂讨论鼓励学生参预课堂讨论，分享自己的观点和经验，提高学生的思维能力和问题解决能力。
四、教学评价4.1 课堂表现考察学生课堂参预度、提问和回答问题的能力，以及对理论知识的理解程度。
4.2 实验报告要求学生完成一定数量的实验，并撰写实验报告，评估学生对数据挖掘算法和工具的实际应用能力。
4.3 期末考试考察学生对课程内容的整体掌握程度，包括理论知识和实际应用能力。
五、参考教材1. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann.2. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2022). Introduction to data mining. Pearson Education.六、教学资源1. 数据挖掘软件：如RapidMiner、Weka等2. 数据集：包括公开数据集和自行采集的数据集七、课程进度安排本课程共分为16周，每周2学时，具体进度安排如下：1. 第1-2周：引言和数据挖掘概述2. 第3-4周：数据预处理3. 第5-6周：分类算法4. 第7-8周：聚类算法5. 第9-10周：关联规则挖掘算法6. 第11-12周：模型评估和选择7. 第13-14周：数据可视化8. 第15-16周：复习和总结以上是关于数据挖掘教学大纲的详细内容。
《课程_数据挖掘》课程教学大纲
数据挖掘Data Mining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。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据处理、分析和挖掘技术的重要学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
因此，设计一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。
一、课程简介1.1 数据挖掘的定义和意义：介绍数据挖掘的概念及其在实际应用中的重要性。
1.2 课程目标：明确教学目标，包括培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
1.3 课程结构：概述课程的教学内容和安排，为学生提供清晰的学习路线。
二、基础知识2.1 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等基础知识。
2.2 数据挖掘算法：讲解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
2.3 模型评估：介绍模型评估的方法和指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、高级技术3.1 特征选择：讲解特征选择的方法和技巧，包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择。
3.2 集成学习：介绍集成学习的概念和常见方法，如Bagging、Boosting和随机森林等。
3.3 深度学习：简要介绍深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
四、实践案例4.1 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner和Python 中的Scikit-learn等。
4.2 实际案例分析：通过真实数据集进行案例分析，让学生将理论知识应用到实际问题中。
4.3 课程项目：设计课程项目，让学生在实践中巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。
五、评估与考核5.1 作业与考试：设计作业和考试，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。
5.2 课程评估：进行课程评估，采集学生反馈，不断改进教学内容和方法。
5.3 学习资源：提供学习资源和参考资料，匡助学生更好地学习和掌握数据挖掘知识。
结语：设计一份完善的数据挖掘教学大纲是为了匡助学生系统学习数据挖掘知识，培养其数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过合理的课程设置和教学方法，可以提高学生的学习兴趣和学习效果，为他们未来的发展奠定良好的基础。
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。
数据挖掘技术教学大纲
《数据挖掘技术》课程教学大纲、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 Cleme nti ne 软件概述1. Cleme ntine 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。
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。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 数据挖掘的定义和背景1.2 数据挖掘在实际应用中的重要性和价值1.3 本课程的目标和教学方法二、数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 异常值处理2.1.3 噪声数据处理2.2 数据集成2.2.1 数据源的选择和获取2.2.2 数据集成方法和技术2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 数据离散化2.3.3 数据降维三、数据挖掘算法3.1 分类算法3.1.1 决策树算法3.1.2 朴素贝叶斯算法3.1.3 支持向量机算法3.1.4 K近邻算法3.2 聚类算法3.2.1 K均值算法3.2.2 层次聚类算法3.2.3 密度聚类算法3.3 关联规则挖掘算法3.3.1 Apriori算法3.3.2 FP-Growth算法3.4 预测算法3.4.1 线性回归算法3.4.2 神经网络算法3.4.3 支持向量回归算法四、模型评估和优化4.1 模型评估指标4.1.1 准确率4.1.2 召回率4.1.3 F1值4.1.4 ROC曲线4.2 过拟合和欠拟合问题4.2.1 交叉验证4.2.2 正则化4.2.3 特征选择4.3 模型优化方法4.3.1 参数调优4.3.2 特征工程4.3.3 集成学习五、应用案例分析5.1 金融领域数据挖掘案例5.1.1 信用评分5.1.2 欺诈检测5.1.3 股票预测5.2 零售领域数据挖掘案例5.2.1 购物篮分析5.2.2 促销优化5.2.3 用户推荐5.3 医疗领域数据挖掘案例5.3.1 疾病预测5.3.2 医疗资源优化5.3.3 医疗诊断辅助六、实践项目6.1 学生根据所学知识，自选一个实际问题进行数据挖掘实践6.2 学生需完成数据预处理、算法选择、模型评估等步骤，并撰写实践报告6.3 学生需进行项目展示和答辩七、教学评估7.1 平时作业7.1.1 理论知识练习7.1.2 编程实践7.2 期末考试7.2.1 理论考试7.2.2 实践考试7.3 项目报告评分7.3.1 数据预处理评分7.3.2 算法选择评分7.3.3 模型评估评分7.3.4 报告撰写评分八、参考文献[1] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.[2] Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2022). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann.以上为《数据挖掘教学大纲》的标准格式文本，详细介绍了数据挖掘教学大纲的内容安排。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
教学大纲-数据挖掘(高妮20160722)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[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。
2．讨论数据集成需要考虑的问题。
第三章数据仓库[教学目的] 使学生掌握数据仓库的定义、多维数据模型和OLAP技术。
[重点难点] 本章节的重点是数据仓库的定义，难点是数据仓库的存储结构模式，概念分层的理解，以及数据仓库的设计，要确保学生能较好地掌握，还需课后多查看一些相关的资料。
[教学时数] 3(教学)[教学内容]数据库基本概念、数据仓库的定义、多维数据模型、数据仓库结构和功能、OLAP 技术、数据仓库应用等。
第1节前言第2节数据库基本概念回顾1 数据库简介2 表、记录和域3 数据库管理系统第3节数据仓库简介1 数据仓库特点2 数据仓库概念3 数据仓库作用4 数据仓库与DBMS对比5 分离数据仓库的原因第4节多维数据模型1 数据立方体2 概念模型3 概念分层4 典型OLAP操作第5节数据仓库结构1 数据仓库设计2 多层体系结构第6节数据仓库的功能1 数据立方体的有效计算2 索引OLAP数据3 OLAP查询的有效处理第7节从数据仓库到数据挖掘1 数据仓库应用2 从OLAP到[练习题]1．简略比较一下概念：（1）数据清理、数据变换、刷新。
（2）发现驱动的立方体、多特征立方体、虚拟立方体。
2．列举三种流程的数据仓库建模模式。
第四章相关性与关联规则[教学目的] 了解需求管理的模型和流程；掌握需求获取、确认和控制的基本方法，理解变更控制的重要性。
[重点难点] 本章节重点是关联规则的挖掘，难点是Apriori算法的应用。
[教学时数] 3(教学)+4(实验一、二)[教学内容] 基本概念、频繁项集挖掘方法、多种关联规则挖掘、从关联分析到相关分析、基于约束的频繁模式挖掘等。
第1节基本概念1 潜在的应用2 购物篮问题3 频繁模式分析、闭项集和关联规则第2节频繁项集挖掘方法1 Apriori算法2 由频繁项集产生关联规则3 提高Apriori的效率第3节多种关联规则挖掘1 挖掘多层关联规则2 挖掘多维关联规则3 挖掘量化关联规则第4节从关联分析到相关分析1 相关分析2 强规则不一定是有价值的3 挖掘高度关联的模式第5节基于约束的频繁模式挖掘1 关联规则的元规则制导挖掘2 基于约束的模式生成: 模式空间剪枝和数据空间剪枝[练习题]1．简述关联规则挖掘步骤。
2．简述Apriori算法基本思想。
第五章分类和预测[教学目的] 使学生了解并掌握决策树、贝叶斯分类、神经网络、支持向量机等分类和预测算法。
[重点难点] 本章节重点是分类和预测方法的概念，难点是几种主要的分类算法的应用和实现。
[教学时数] 4(教学)+8(实验三、四、五、六)[教学内容] 分类和预测的基本概念、评价，决策树分类、朴素贝叶斯分类、神经网络、支持向量机、分类准确率等。
第1节前言第2节基本概念1 什么是分类2 什么是预测第3节关于分类和预测的问题1 准备分类和预测的数据2 评价分类和预测方法第4节决策树分类1 决策树归纳2 属性选择度量3 提取分类规则4 基本决策树归纳的增强5 在大数据集中的分类第5节贝叶斯分类1 贝叶斯定理2 朴素贝叶斯分类3 贝叶斯信念网络4 贝叶斯网络学习第6节神经网络1 神经网络简介2 多层神经网络3 神经网络训练4 后向传播5 网络剪枝和规则抽取第7节支持向量机1 数据线性可分的情况2 数据线性不可分的情况3 支持向量机和神经网络的对比第8节关联分类1 为什么有效2 常见关联分类算法第9节分类准确率1 估计错误率2 装袋和提升[练习题]1．简述决策树分类的主要步骤。
2．为什么朴素贝叶斯分类称为“朴素”的？简述朴素贝叶斯分类的主要思想。
第六章聚类分析[教学目的] 使学生了解并掌握聚类分析的主要算法。
[重点难点] 本章节重点是聚类分析的概念，难点是几种主要的聚类分析算法的应用和实现。
[教学时数] 3(教学)+6(实验七、八、九)[教学内容] 聚类分析的定义和数据类型，流聚类方法分类与相似性质量，基于分割、层次、密度、网络和模型的聚类等。
第1节聚类分析的定义和数据类型1 聚类的定义2 聚类分析和主要应用3 聚类分析方法的性能指标4 聚类分析使用的数据类型第2节流聚类方法分类与相似性质量1 聚类分析方法分类2 连续变量的距离与相似性度量3 二元变量与标称变量的相似性度量4 序数和比例标度变量的相似性度量5 混合类型变量的相似性度量第3节基于分割的聚类第4节基于层次的聚类第5节基于密度的聚类第6节基于网格的聚类第7节基于模型的聚类第8节离群点检测[练习题]1．简略介绍如下聚类方法：基于分割的方法、层基于次的方法、基于密度的方法。
[实验教学内容与要求]实验一：安装R和操作[实验目的] 了解R软件的安装流程，利用R中的基本数学函数处理一些简单数据，通过对基本数学函数的操作了解R语言的基本操作过程，从而对R语言形成初步的认识。
[实验要求] 掌握利用R语言实现数据读取功能的程序编写；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容]安装R软件、熟悉菜单，并安装程序包、调用程序包、查看程序包的帮助。
实现读取Excel数据并另存为.txt文件的功能。
实验二：关联规则挖掘(Apriori算法)[实验目的] 了解关联规则、频繁项集、闭项集和关联规则等概念。
[实验要求] 掌握关联规则算法的基本思想，熟悉Apriori算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现Apriori 算法，挖掘关联知识。
实验三：决策树分类(C4.5算法或ID3算法)[实验目的] 了解决策树归纳、属性选择度量、提取分类规则等概念。
[实验要求] 掌握决策树分类算法的基本思想，熟悉C4.5算法或ID3算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现C4.5或ID3算法。
实验四：贝叶斯分类（NB算法）[实验目的] 了解贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类、贝叶斯信念网络等概念。
[实验要求] 掌握朴素贝叶斯分类算法的基本思想，熟悉NB算法的应用。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现NB算法。
实验五：神经网络分类（BP算法）[实验目的] 了解神经网络、多层神经网络、后向传播、网络剪枝等概念。
[实验要求] 掌握神经网络分类算法的基本原理，熟悉BP算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现BP算法。
实验六：支持向量机分类（SVM算法）[实验目的] 了解数据线性可分、数据线性不可分的概念，能区别支持向量机和神经网络分类的差异性。
[实验要求] 掌握支持向量机分类算法的基本原理，熟悉SVM算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现SVM算法。
实验七：基于分割的聚类（K-means算法）[实验目的] 了解距离、相似度等概念。
[实验要求] 掌握基于分割的聚类算法的基本原理，熟悉K-means算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现K-means 算法。
实验八：基于层次的聚类（AGNES算法）[实验目的] 了解凝聚的层次聚类方法、分裂的层次聚类方法、树状图、连接度量等概念。
[实验要求] 掌握基于层次的聚类算法的基本原理，熟悉AGNES算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现AGNES算法。
实验九：基于密度的聚类（DBSCAN算法）[实验目的] 了解邻域密度、核心对象、离群点、密度可达和密度相连等概念。
[实验要求] 掌握基于密度的聚类算法的基本原理，熟悉DBSCAN算法的应用；按照既定格式书写实验报告。
[实验时数] 2[实验内容] 使用R语言程序实现DBSCAN 算法。
[考核方式]本课程考试课程，考核成绩由: 平时考核（20%）＋实验（20%）+期末考核（60%）构成。
（一）平时成绩20%根据学生上课出勤情况、课堂表现、回答问题情况给出平时考核成绩，对于缺席3次以上者，取消期末考核资格。
（二）实验20%根据学生在实验课程中提交的实验报告情况给出实验考核成绩。
（三）课程论文60%考试选择实际的数据，考察学生对基本数据挖掘方法的掌握以及应用能力。
该部分成绩由学生期末提交的论文情况综合给出。
其中论文成绩主要考核论文的完整性、创新性、研究深度、格式规范性等。