大数据环境下的数据挖掘课程教学探索
大数据时代下的数据挖掘简易演示课件
大数据时代下的数据挖掘简易演示课件一、教学内容本节课我们将学习大数据时代下的数据挖掘简易演示。
我们将通过一个简单的例子来了解数据挖掘的概念和方法。
教材的章节为《大数据与数据挖掘》。
二、教学目标1. 学生能够理解数据挖掘的概念和作用。
2. 学生能够掌握数据挖掘的基本方法。
3. 学生能够进行简单的数据挖掘实践。
三、教学难点与重点重点：数据挖掘的概念和方法。
难点：数据挖掘实践操作。
四、教具与学具准备教具：电脑、投影仪、课件。
学具：笔记本、彩色笔。
五、教学过程1. 引入：通过一个生活中的例子，比如淘宝购物推荐，来引出数据挖掘的概念。
2. 讲解：介绍数据挖掘的定义、作用和基本方法。
3. 演示：通过一个具体的数据挖掘案例，演示数据挖掘的过程和方法。
4. 实践：学生分组进行数据挖掘实践，选取一组数据，运用所学的方法进行挖掘。
5. 讨论：学生分组讨论数据挖掘的结果和意义。
六、板书设计1. 数据挖掘概念2. 数据挖掘方法3. 数据挖掘实践七、作业设计1. 请简述数据挖掘的概念和作用。
2. 请列举三种数据挖掘的方法。
答案：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析。
八、课后反思及拓展延伸通过本节课的学习，学生们对数据挖掘有了初步的了解和实践。
在实践过程中，他们能够运用所学的方法进行数据挖掘，并从中获取有价值的信息。
但也存在一些问题，比如学生对数据挖掘的深度理解不够，对一些复杂方法的掌握不足。
在今后的教学中，我将继续深入讲解数据挖掘的相关知识，并通过更多的实践案例来帮助学生们更好地理解和掌握数据挖掘的方法和技巧。
同时，我也将引导学生们思考数据挖掘在现实生活中的应用，激发他们对数据挖掘的兴趣和热情。
重点和难点解析一、教学内容本节课我们主要学习了大数据时代下的数据挖掘简易演示。
我们通过一个简单的例子来了解数据挖掘的概念和方法。
教材的章节为《大数据与数据挖掘》，我们需要重点关注的是数据挖掘的基本概念、方法和过程。
二、教学目标本节课的教学目标有三个，我们需要重点关注的是学生能够理解数据挖掘的概念和作用，以及掌握数据挖掘的基本方法。
大数据下的教育数据挖掘技术研究
大数据下的教育数据挖掘技术研究近年来，随着大数据技术的不断发展，教育数据挖掘技术在教育领域也受到越来越多的关注。
教育数据挖掘技术可以帮助教育行业对学生数据进行分析和挖掘，从而更好地了解学生的学习状况和需求，为教育教学提供指导和帮助。
一、教育数据挖掘技术的概念和应用教育数据挖掘技术是指利用数据挖掘技术对教育领域中的数据进行分析、挖掘和处理的技术。
教育数据可以来自学生的学习成绩、出勤情况、学生的个人信息、学生的学习行为、学校的教育投入等方面。
教育数据挖掘技术可以帮助教育工作者更好地了解学生的学习和发展情况，同时可以帮助学校更好地管理和分配资源。
教育数据挖掘技术在教育行业中应用广泛。
一方面，它可以帮助教师更好地掌握学生的学习情况，从而能够更好地指导学生学习；另一方面，它也可以让学校管理者掌握学校的教学情况，从而更好地分配教育资源。
二、教育数据挖掘的主要方法和技术教育数据挖掘主要有以下几种方法和技术：1.分类：教育数据挖掘技术可以根据数据的特征将数据进行分类。
通过对学生个人数据、学习中的行为数据等进行分类，可以帮助教师分析出学生的学习情况和需求，从而更好地进行教学。
2.聚类：教育数据挖掘可以通过聚类的方式将学校的学生分组。
聚类可以让学校更好地管理学生，针对不同群体制定不同的学习和教育计划。
3.预测：利用教育数据挖掘技术，可以通过对学生历史数据的分析和对未来趋势的预测，预测学生的学习成绩、学生的行为和学生的需求。
4.关联规则挖掘：通过对教育数据的关联规则进行挖掘，可以找到不同数据之间的关联关系，从而指导教育学生。
例如，将考试成绩和成长历程等数据进行关联，可以更好地指导学生的学习过程。
三、教育数据挖掘技术的挑战和展望教育数据挖掘技术在应用中也会面临一些挑战。
首先，教育数据具有私密性，数据的保护需要严格控制。
其次，教育数据具有复杂性，在分析和处理时需要找到正确的方法。
最后，由于教育行业的本质特点，教育数据会受到时间和空间的限制，数据采集的难度较大。
基于大数据的教育数据挖掘与分析研究
基于大数据的教育数据挖掘与分析研究教育数据挖掘与分析的研究是基于大数据的重要应用领域之一。
通过收集和分析教育数据，我们可以从中获得有关学生学习情况、教学方法和资源分配等方面的有价值信息，为教育决策和改进教育质量提供依据。
本文将从教育数据的获取、处理和分析等方面对基于大数据的教育数据挖掘与分析进行探讨。
一、教育数据的获取教育数据的获取是进行数据分析的第一步。
在现代教育中，教育数据可以包括学生的成绩、学习行为、学习习惯、学生信息等各种信息。
这些数据可以通过多种方式获取，包括学校管理系统、在线学习平台、教学软件等。
此外，还可以利用问卷调查、实验设计等方式获取学生的主观评价和实际行为数据。
通过多种数据来源的综合利用，可以得到全面且准确的教育数据。
二、教育数据的处理获取到的教育数据通常是非结构化和半结构化的，需要进行处理和清洗，才能进行后续的分析工作。
数据清洗的目的是剔除异常值、纠正错误、填充缺失值等。
同时，还需要对数据进行转换和标准化，以便于后续的数据分析工作。
对于大规模的教育数据，可以借助于数据挖掘和机器学习的方法，自动进行数据清洗和处理，提高效率和准确性。
三、教育数据的分析教育数据的分析是教育数据挖掘与分析的核心部分。
通过对教育数据的挖掘和分析，可以发现潜在的规律、趋势和关联，为教育决策提供科学依据。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
统计分析可以通过描述性统计和推断统计来分析数据的特征和总体特征。
数据挖掘可以通过聚类、分类、关联规则挖掘等方法，从大规模数据中提取有用的信息。
机器学习可以利用大数据训练模型，预测学生学习成绩、推荐学习资源等。
在教育数据分析中，可以应用的具体技术包括关联分析、聚类分析、决策树、支持向量机、神经网络等。
关联分析可以挖掘学生的学习行为和学习成绩之间的关联规律；聚类分析可以将学生分为不同的群体，为个性化教育提供依据；决策树可以帮助确定学生的学习路径和个性化教学策略；支持向量机和神经网络可以预测学生的学习成绩和评估教学效果。
教育领域的大数据分析如何利用数据挖掘技术改进教学质量
教育领域的大数据分析如何利用数据挖掘技术改进教学质量随着技术的日益发展和教育领域的变革，大数据分析在教育中的应用越来越受到关注。
通过运用数据挖掘技术，教育者可以收集、分析和利用海量的教育数据，进而改进教学质量，为学生提供更加个性化和优质的教育。
本文将探讨教育领域的大数据分析如何利用数据挖掘技术改进教学质量。
一、大数据分析在教育中的应用意义随着信息技术的不断进步和教育数据的积累，大数据分析在教育中的应用逐渐成为必然趋势。
教育数据包含学生的学习情况、教师的教学效果、学校的教育管理等方面的信息，这些数据蕴含着巨大的价值。
通过大数据分析，可以深入挖掘教育数据背后的规律和趋势，为教育决策提供科学依据，从而全面提升教学质量。
二、数据挖掘技术在教育领域的应用1. 学生学习情况分析通过对学生的学习数据进行分析，如学习时间、学习行为、作业完成情况等，可以了解学生学习的规律和特点，及时发现学习问题和困难。
同时，可以通过数据挖掘技术，为学生提供个性化的学习建议和辅导方案，帮助他们更有效地学习。
2. 教师教学效果评估通过对教师的教学数据进行统计和分析，如学生成绩、考勤情况、教学反馈等，可以客观评估教师的教学效果，发现优秀教师的教学方法和经验，并及时对教师进行培训和指导，提高整体教学质量。
3. 课程设计和改革通过对课程数据进行挖掘和分析，如课程评价、学生反馈、课程资源利用情况等，可以了解课程的优势和不足，为课程设计和改革提供参考。
同时，可以根据学生的需求和学习情况，调整课程内容和教学方式，提升课程的吸引力和实效性。
4. 教育决策支持通过大数据分析，可以对教育资源的配置、教育政策的制定等提供科学的决策支持。
通过对历史数据的分析和预测模型的建立，可以帮助教育决策者做出合理决策，提高教育资源的有效利用和教育政策的明智制定。
三、面临的挑战和应对策略1. 数据隐私保护在大数据分析过程中，隐私问题是一个重要的考虑因素。
教育部门需要建立健全的数据保护机制，确保教育数据的安全性和隐私性。
关于数据挖掘课程教学探索
数 据 挖 掘 技 术 一 般 是 指 从 海 量 的 数 据 中 ，通 过 自动 识 别 ， 检 索 出隐 藏 在 这 些 数 据 中 ，具 有 某 种 特 殊 联 系 的信 息 的 过 程 。 它 包 含 了 数 据 收 集 、数 据 创 建 、数 据 管 理 、 数 据 的 分 析 、产 生 价 值 信 息 的过 程 。 涉 及 到 数 据 库 知 识 、数 理 统 计 学 、信 息 检 索 、 数 据 建 模 、模 式 识 别 、系 统 自学 习 等 多 领 域 多 专 业 的 知 识 。在 高 校 中要 将 该 技 术 很 好 地 教 授 给 学 生 ，就 需 要 精 心 安 排 教 学 计 划 ．合 理 编 排 教 学 内 容 ， 才 能 更 好 提 高 学 生 学 习
（ １ ． Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｖｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ， Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ ３ ５， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｚ Ｔ Ｅ Ｓ ｏ ｌ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｃ Ｏ． ， Ｌ Ｔ Ｄ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ ５ ３， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ； Ｓ ＡＳ ； ｔ ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ； ｄ ａ ｔ ａ ｗａ ｒ ｅ ｈ ｏ ｕ ｓ ｅ
大数据时代下的教育数据挖掘研究
大数据时代下的教育数据挖掘研究随着信息化技术的不断发展，我们已经进入了大数据时代。
在这个时代中，大数据已经成为了数字世界中最重要的资源之一。
然而，这些数据仅仅是数据，如果我们不能通过它们来提升我们的生活，那么这些数据就没有任何意义了。
这正是教育数据挖掘所要做的。
大数据时代下，教育数据挖掘研究的意义非常重大。
教育数据挖掘通过分析和挖掘学生在学习期间产生的各种数据，帮助教师和学生更好地理解和应用这些数据，从而提高学生的学习效果。
首先，教育数据挖掘可以帮助我们挖掘学习数据中的关键信息。
学生在学习期间会产生大量的数据，如学习时间、学习方式、学习进度等。
然而，这些数据并不是所有都是有用的。
通过对这些数据的挖掘，我们可以确定哪些数据是最关键的，以便我们更好地了解学生在学习过程中所面临的挑战和问题。
例如，一个学生在考试前花费了很多时间复习，并且多次参加了模拟考试，但是在考试中却没有取得好的成绩。
在这种情况下，通过分析和挖掘学生的学习数据，我们可以发现，该学生在复习时没有重点关注重要的章节和知识点，这导致他的考试成绩不够理想。
因此，教师可以提供更有针对性的指导，以帮助学生更好地学习。
其次，教育数据挖掘可以帮助学生更好地实现个性化学习。
每个学生的学习方式和学习习惯都是不同的。
通过分析和挖掘学生的学习数据，教师可以更好地了解学生的学习方式，并根据学生的需求和能力为他们设计个性化的学习计划和教学方案。
例如，通过分析一个学生的偏好和学习习惯，我们可以确定他更喜欢以视觉方式学习。
这时，我们可以为学生提供更多的视觉性学习资源，并制定更加适合他的学习计划。
这样，学生可以更加轻松地掌握知识，提高学习效果。
再如，通过分析一个学生的学习数据，我们可以发现他在某个章节上一直无法掌握要点。
这时，我们可以针对学生所面临的具体问题，为他提供个性化的辅导和指导，帮助他更好地掌握这个章节。
总之，教育数据挖掘研究在大数据时代下扮演着非常重要的角色。
大数据环境下的《数据挖掘》课程教学探索
大数据环境下的《数据挖掘》课程教学探索前言近年来，随着互联网、物联网等新技术的发展，数据的规模和种类日益增加，人们在数据处理和分析方面的需求越来越高，大数据技术因此应运而生。
《数据挖掘》课程作为大数据领域的重要组成部分，如何在大数据环境下进行教学探索，是当前亟待解决的问题。
现状当前，大多数高校的《数据挖掘》课程教学仍然停留在传统的教学模式上，主要采用课堂讲解、实验操作等方式进行教学，无法满足大数据技术日益增长的需求。
此外，传统的教学模式容易陷入死板化教学和知识点堆砌的误区，导致学生只了解理论，而缺乏实际操作经验。
这与实际工作需求相差甚远。
探索实验式教学针对传统教学模式存在的问题，我认为实验式教学是一种有效的解决方案。
实验操作可以让学生进一步了解数据挖掘技术，掌握实际应用技能，同时也提高了学生的兴趣和学习积极性。
具体来说，可采取“理论讲解-实验操作”结合的模式。
首先介绍数据挖掘的理论知识，然后进行操作实验，针对性讲解各个环节的注意事项和技巧。
开放式实践项目在实现实验式教学的基础上，可以引导学生开展开放式实践项目。
这种项目依据学生的自愿选择、团队合作、客户需求等因素确定项目内容，强调综合能力和实际操作能力。
通过这种方式，可以让学生更好地理解数据挖掘的实际应用场景，培养解决实际问题的能力。
大数据实践大数据技术的实质是解决处理海量数据的问题，而这种数据量很难在校内实现。
因此，可以利用线上线下结合的方式开展大数据实践项目。
具体来说，可以通过社区合作、企业实践等渠道获得大数据处理需求，指导学生进行大量数据收集、清洗、分析、建模等操作。
这样不仅可以加强学生的实际操作能力，而且培养了学生的团队合作能力和创新能力。
结论在大数据环境下的《数据挖掘》课程教学探索中，实验式教学、开放式实践项目、大数据实践等方法，都是可以采用的有效解决方案。
通过这些方式，可以让学生更好地了解数据挖掘技术，获得丰富的实践经验，为未来的就业和实战应用奠定坚实的基础。
新时代下“数据挖掘”课程的教学改革与探索
!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%))$(%3%新时代下 数据挖掘 课程的教学改革与探索李忠金4徐帅达杭州电子科技大学计算机学院!浙江杭州!&#$$#)摘4要 针对*数据挖掘+课程教学中目前存在的问题展开探索!一切以学生为中心!以教授学生知识和培养学生能力为目标!优化了教学模式!贴合了时代进步!注重理论与实践相结合"一改往日教学风格!更加巩固学生的基础!更好调动学生的学习兴趣!更有利于学生将理论知识转化为实践经验!更加贴近教学目标和开展*数据挖掘+这门课的初衷"关键词 数据挖掘$教学改革$教学模式$翻转课堂一 概述在计算机技术和互联网技术高速发展的新时代下"信息与数据也出现了爆发性的增长$对于海量数据信息的数据挖掘成为热门的研究方向"为增加高校学生对信息产业的了解"*数据挖掘+逐渐走进高校$*数据挖掘+是一门存在多门学科交叉的实践性课程"对于提高学生的数据处理能力和实践创新能力有着积极的作用$目前"*数据挖掘+这门课程的教学存在一些显著的问题"如教学模式古板#课程落后于时代和缺乏实验课程等"*数据挖掘+的教学改革已成大势所趋$刘波等人($)根据*数据挖掘+课堂的教学实践"得出了一个较为完整的课堂教学内容大纲以及较为详细的课程评价考核方式"实际教学中的应用也获得了较好的效果$黄浩等人())提出了涵盖能力拓展比赛和案例贯穿教学等方法的*数据挖掘+课程教学模式"提高了学生的创新能力"增加了学生的实践经验$本文对*数据挖掘+课程的教学现状和旧的教学模式进行了系统性的分析"得出了针对*数据挖掘+这门课的教学改革与探索$二 课程教学现状分析'一(课程难度大!学生基础知识掌握不同*数据挖掘+这门课"涵盖了数据库#机器学习#统计和算法等多门学科的知识(()"学好这门课还需要学生具备较强的逻辑思维能力$不同专业学生的知识基础不同"相关基础知识掌握情况参差不齐$同时"在*数据挖掘+的课程实践中"动手编程实践必不可少"这对于非计算机相关专业的学生来说是有难度的(3)$再者"本课程中"枯燥的数学公式较多"这很难来调动学生们的学习兴趣"从而失去主动学习和探索知识的动力$另外"对于*数据挖掘+这门课程来说"由于课程难度较大"在有限的教学学时中很难对复杂的难以理解的数据挖掘算法展开深入的讲解"这更加加大了学生们学习这门课的难度$'二(教学内容与时代脱节目前来讲"*数据挖掘+课程与时代的脱节主要表现在教材的陈旧和工具链的落后$很多学校所使用的教材比较老旧(;)"大多是多年前出版的旧版本"很多与课程相关的书籍已经出版了新的版本"却没有及时应用到教学中去$另外"在课堂上老师教学时使用的各种软件#集成开发环境的版本大多是老旧的"而学生们下载安装的基本为新版本"这样会使学生在课上学习和课下实践时遇到版本差异产生的各种问题$教材和工具链的滞后跟不上日新月异的技术更新迭代"长此以往"不利于学生们在学习中理论与实践的结合$'三(理论教学与实践结合不紧密在传统教学模式的课堂上"多以老师进行理论讲解为主"很多学校选用的是一些简单的验证性实验"一些学校甚至没有实践环节$有道是"光说不练假把式"理论应用于实践才能使这门程真正融入学生们的知识体系中去$ *数据挖掘+是一门应用型课程"数据挖掘的算法大多比较抽象"仅靠语言描述无法深刻理解"故而在课堂上结合一些算法的具体实验案例讲解"是十分必要的$课下的项目实践也必不可少$数据挖掘的算法理论推导本就繁杂且枯燥"若没有实践环节的动手尝试"更加不利于学生对算法的理解"不利于学生将所学的知识真正运用起来去解决实际的问题"这不符合课程的教学目标$三 旧的教学模式分析'一(以教师授课为主在以往的课堂授课过程中"教师这一角色为课堂的*主角+"上课以后"学生们围绕教师进行课堂活动$教师在讲台授课"学生作为听众在台下听讲"师生互动环节很少"教师在一节课中讲授的知识较为密集"此种授课模式不利于基础薄弱的同学领悟新接触的#难度大的知识$对于*数据挖掘+这样一门课程前后连贯性较强的课程来说"!科技风"#""年$月创新教学会导致一种现象!学生在课堂中若有一个知识点听不明白"那么接下来的课堂上"他将跟不上老师的节奏$'二(以讲授教材为主在以往的课堂授课内容中"课程大纲是根据教材来制定的"讲授的知识和内容也没有超出教材中的范围$以课本教材为主"缺乏动手实践"将会产生本本主义倾向"课程将过于教条化"课堂氛围较为古板"不利于激发学生的学习兴趣$另外*数据挖掘+作为一门较为前沿的科学技术"其技术的更新迭代是很快的"仅遵循教材中的内容授课"讲授的方面会受到制约"不利于学生了解相关技术的最前沿$'三(以结课考核分数为重在以往的课堂考核中"大多是以课程结束后的期末考试作为评价学生学习情况好坏的主要依据"较少的关注学生们在课程进行中的阶段性学习成果$这种一考定胜负的课程考核方式有失妥当"经常会有学生出现平时学习态度不端正"考前突击临时抱佛脚的情况$学生在课堂上的表现与学习态度"还有学生在课程进行中的阶段性的学习成果都应该纳入最后的课程考核内容中$四 教学改革与探索针对*数据挖掘+课程的教学现状以及对旧的教学模式进行分析"再加之教学中的体验与感悟"得出了*数据挖掘+这门课的教学改革与探索"主要内容如图$所示$图$*数据挖掘+课程教学改革与探索'一(翻转课堂采用翻转课堂的教学模式"把课堂的主动权交给学生(0)"交换旧的课堂模式中教师与学生的角色"让学生成为课堂的*主角+$翻转课堂的教学过程分为三个阶段"如图)所示$图)翻转课堂的三个阶段课前预习阶段$利用C ""8#雨课堂#学习通等教学平台给学生发放66<课件#授课视频等学习资料"并发布预习任务$让学生根据线上学习资料进行预习"并完成预习任务"使学生了解本节课程讲述的大致内容"对将要学习的知识有些印象$课堂教学阶段$针对学生预习情况"区分知识重难点和易错点有针对性地进行讲解$课堂上应注重师生互动"以提问的方式"增加学生与老师之间的互动"使老师对学生的知识掌握情况更加了解$对于一些问题"课堂上还应该分小组讨论以及汇报"让学生行动起来去找到解决问题的方法$这样可以增加学生与学生之间的互动和交流"更有利于在课堂上形成了兴致勃勃#互动充分的学习氛围$比如"把学生分为(B;人的学习小组"课堂前几分钟的时间安排几组学生上台分享知识"可以是自己了解的与课程相关的科技动向"也可以是小组内一起阅读的相关领域的论文$这样不仅能调动学生在课堂上的学习兴趣"还可以避免课堂教授内容与时代脱节$课后巩固与实践阶段$每节课结束时应及时考察当堂课学生的掌握情况"检测此次课堂的教学效果$教师应该在线上教学平台发阶段性测试作业"随堂的作业练习不仅能帮助学生们巩固所学知识"还能查漏补缺"寻找知识漏洞"在课下继续利用线上教学平台的学习资源学习和弥补自己的薄弱环节$*数据挖掘+这门课程对学生的实践能力也有较高要求"课后需要发布一些项目案例"供学生们动手锻炼自己的实践能力"并在以后的课堂上讲解分析案例"增加学生对项目案例的了解程度$采用翻转课堂的教学模式"可以整合丰富的学习资源"线上线下相结合"取长补短$配合课堂互动#小组讨论#项目实践等方法"课前预习#课堂练习#课后复习的三段式教学能够使教学效率大大提高$'二(构建丰富的学习资源当今的新时代下"信息技术发达"网络资源丰富$*数据挖掘+课程教师可以在互联网上为同学们提供丰富的学习资源"教师可以将课件#与课程相关的视频及文本学习资料上传至云端"以供学生随时查看$对于互联网上的海量学习资源"教师应该教会学生对网络上的各类资源进行甄别和筛选"向学生推荐优质的学习资源"构建与*数据挖掘+这门课程相对应的资源库"使学生可以利用课余时间对课堂上学到的知识进行巩固和扩展"丰富课余生活"提高学习趣味性$'三(培养实践能力建立与*数据挖掘+课程相关教学实验案例库"案例的设计应该与教学各个章节有紧密的联系"跟随整体的教学步骤"由简到繁"由易到难$另外"选用的教学实验案例应该紧密贴合实际应用需求"选用较新的技术方法和模型$创新教学科技风"#""年$月在实验案例讲解后"应安排学生上机演练"锻炼学生的实际动手能力$个人认为上机是一个十分必要的环节"这样才做到真正的理论与实践相结合"才能真正达到教学目的$数据挖掘的实践案例中首当其冲的一环就是数据的获取"很多情况下"数据集的好坏关系到整个数据处理的结果$课程教学中应该教授学生们数据爬虫技术"教会学生从正当的渠道爬取高质量的数据$让学生爬取自己感兴趣的数据"以兴趣为导师"更能激发学生的学习欲望$获取数据之后"对数据进行预处理将会明显提高数据挖掘的质量"缩短数据挖掘的计算时间$在实践过程中"加强学生对数据集成#数据归纳#数据增广#数据变换#数据筛选等数据预处理技术的练习$根据以上分析"除*数据挖掘+的理论课程学习之外"应增设的*数据挖掘+实验课程如下表所示$数据挖掘实验课程内容表实验名称实验内容数据爬取编写爬虫"获取有效数据数据预处理数据归纳"数据增广"数据变换"数据筛选回归问题使用线性模型实现餐厅利润和房屋价格预测分类问题利用贝叶斯分类器实现基于身高的性别分类关联规则挖掘对数据进行关联分析神经网络基于`@@的C@#5<图像分类与手写数字识别综合性实验自己选择感兴趣的课题"自主爬取数据进行完整的数据挖掘分析"并撰写实验报告'四(完善课程考核机制建立过程性考核机制$改变旧的考核方式"强调过程性考核"把学习过程中各个环节都纳入课程考核的评分体系中$运用学习通#雨课堂等平台中课堂签到考勤#在线作业#在线讨论等功能$这样不仅能拉近学生与老师的距离#丰富授课形式"还能记录学生的过程性学习成果"增加老师对学生学习情况的了解$最后"学生的课程成绩应分为平时成绩#期中成绩和期末成绩$其中"平时成绩应该包括课堂考勤#课堂表现#课堂作业成绩和实验成绩"由此建立过程性考核机制$结语目前互联网高速发展"大数据引领时代发展$*数据挖掘+这门课在高校中的普及教育"顺应了新时代的发展潮流"契合了新时代的进步趋势$而旧的课堂教学模式显然已经不能达到新时代下*数据挖掘+课程教学的教学目标$本文对现阶段*数据挖掘+课程教学所存在的课程难度大#教学内容落后和实践环节的薄弱等几个方面问题进行了分析"并对旧的教学模式中存在的客观问题进行了论述"得出了*数据挖掘+课程教学改革与探索方案$利用线上网络教学平台实现翻转课堂的教学模式"提高教学效率$构建丰富学习资源"丰富课余生活$注重培养实践能力"丰富*数据挖掘+实验课程内容"将理论运用于实践操作$完善了过程性考核机制"一改往日教学风格"一切以学生为中心"以教授学生知识和培养学生能力为目标$实践证明"这些教学中的改进"能更加巩固学生的基础"更好调动学生的学习兴趣"更有利于学生将理论知识转化为实践经验"有更好的教学效果"更加贴近教学目标"更加符合*数据挖掘+这门课开设的初衷$当然"时代一直在向前大步发展"我们也不能拘泥于某一种模式"在探索中前进"在前进中探索$参考文献%$&刘波!蔡燕斯!钟少丹&大数据背景下数据挖掘课程实践教学的探索%F&&高教学刊!)%$''$G()$)32$)G& %)&黄浩!余?!刘树波&以实践和创新能力培养为导向的数据挖掘课程教学方法研究%F&&教育教学论坛! 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基于大数据的教学资源挖掘与优化研究
基于大数据的教学资源挖掘与优化研究随着信息技术的快速发展，大数据已经成为教育领域的重要资源。
基于大数据的教学资源挖掘与优化研究，对于提高教育教学质量、满足学生个性化学习需求具有重要意义。
本文将探讨基于大数据的教学资源挖掘与优化研究的意义、方法及结果，并展望未来的发展方向。
教学资源是教师进行教学活动的重要支撑，包括教材、课件、考试题库等。
然而，传统的教学资源缺乏个性化和多样性，难以满足不同学生的学习需求。
基于大数据的教学资源挖掘与优化研究可以有效地解决这一问题。
它利用大数据分析技术挖掘学生学习行为、学习兴趣和学习难点等方面的信息，通过对学生的个性化需求进行分析和预测，优化教学资源的选择和设计，从而提高教学效果。
在基于大数据的教学资源挖掘与优化研究中，首先需要收集和整合相关的学生学习数据。
这些数据包括学生的学习成绩、学习行为、学习兴趣等方面的信息。
这些数据可以通过在线学习平台、教育移动应用等途径进行收集。
然后，利用数据挖掘和机器学习等技术对这些数据进行分析和挖掘。
通过分析学生的学习行为模式、学习兴趣的变化，可以获取对学生个性化学习需求的洞察，为后续的教学资源优化提供依据。
在教学资源优化方面，基于大数据的方法可以从多个维度进行优化。
首先，在教材的选择和设计上，可以根据学生的学习需求和兴趣，挖掘相关的教学资源并进行个性化推荐。
其次，在教学内容的呈现和组织方式上，可以根据学生的学习行为和理解能力，调整教学资源的难度和顺序，提高学习效果。
另外，在教学评估方面，可以基于大数据的分析技术对学生的学习情况进行监测和评估，及时调整教学资源和教学策略。
近年来，基于大数据的教学资源挖掘与优化研究已经取得了一些突破性的进展。
一些教育科技公司和研究机构已经开展了相关的研究和应用实践。
例如，美国的Knewton公司开发了一套基于大数据的个性化学习平台，通过对学生的学习数据进行分析和挖掘，为每个学生量身定制学习计划。
同时，一些高校也开始尝试基于大数据的教学资源优化，取得了一些初步的成效。
大数据背景下“数据挖掘”课程的教学研究
大数据背景下“数据挖掘”课程的教学研究作者：黄艳梅来源：《江苏科技信息》 2017年第34期摘要：数据挖掘是大数据背景下的独特产物，如今已经走进了各大高等职业院校，从而为大数据的有效应用提供了较大帮助。
在这种情况下，“数据挖掘”课程的教学改革及研究引起了社会以及教育界的一致关注。
“数据挖掘”课程因涉及的知识较杂，学科较多，因此，在具体教学的过程中，遭遇了较大难题。
一般而言，“数据挖掘”课程的学习内容包括数据预处理、数据仓库、数据挖掘和数据挖掘应用。
现如今，数据挖掘技术虽然已经在各行各业进行大面积的应用，但是主要的应用还是在电子商务、移动网络、网络办公等领域。
文章以“数据挖掘”为主要内容进行分析，对当前的教学改革提出相应的建议。
关键词：数据挖掘；大数据；教学；改革0引言大数据背景下，人们利用网络能够在最短的时间内处理相关事务，极大地提升了生产能力和效率。
伴随着数据越来越丰富，如何有效地利用数据促进社会各行各业的发展已经成为人们需要探索的问题，而“数据挖掘”课程就是基于这种情况下的产物，对于数据化在各领域的发展具有积极的促进作用。
但是，由于课程的复杂性正在日益加深，教学面临极大的困难，因此，有效地进行教学改革是课程发展的必由之路。
本文在分析教学现状的基础上，从增强学生数据敏锐意识、夯实学生的理论基础、培养学生的实践能力以及提升学生独自探索能力这几个方面对课程的改革方向进行了探索。
1大数据相关概述大数据是一个较为宽泛的概念，互联网发展到一定时期，由于其相关的数据处理能力、数据存储能力、数据检索功能以及数据具体应用较强，人们将这种现象统称为“大数据现象”。
因此，大数据不能简单地用具象化的事物进行概括。
人们普遍认为大数据是一个支撑网络运行的数据集合，并通过多台计算机进行数据互联，通过云处理、云计算的方式对其进行挖掘及应用。
（1）数据包有大小之分，而其单位也随着日渐庞大的数据库产生了一定变化，如MB，GB，TB以及EB等，未来随着数据库的不断壮大，相信会出现更大的数据统计单位。
基于大数据分析的教育数据挖掘与分析研究
基于大数据分析的教育数据挖掘与分析研究随着科技的不断进步，大数据已经成为我们时代的一个关键词。
而基于大数据的分析也成为了许多行业的重要手段。
在教育领域，大数据分析也开始被广泛应用着。
有关教育的数据越来越丰富，如何利用这些数据进行教育数据挖掘与分析，成为了许多教育领域工作者们所关注的问题。
一、教育数据挖掘教育数据挖掘是一种利用数据挖掘技术对教育数据进行分析的方法。
教育数据源可包括学生学习记录、教师教学记录、学校管理记录等各类教育信息。
通过对多维度的数据模型进行构建和分析，挖掘出学生的学习模式、学科能力、个性化需求等信息，进而应用于教学实践之中，可针对学生的不同特点，采用不同的教学策略，提高教学效果。
教育数据挖掘技术的应用，在学生学习方面具有重要意义。
例如我们可以挖掘学生的学习习惯和学习成绩之间的关系，找出具体影响学生学习成绩瓶颈的原因，然后针对这些原因提供具体的改进方案。
教育数据挖掘也可以帮助老师解决教学中的难题。
例如对教师的教学计划进行评估，充分考虑学生个体差异特点，提供相应的适应性教学计划。
二、教育数据分析教育数据分析与教育数据挖掘相比，更重要的是要强调数据的收集，然后对数据进行整理和处理，以及应用于实际教育实践之中。
教育数据分析的方法可以帮助教育工作者们提高教学，提高教育的质量，并适应不断变化的教育环境。
因此，在教育数据分析过程中，数据的收集和整理工作是至关重要的。
教育数据分析有四个阶段，分别是预处理、数据分析、数据挖掘和应用。
其中预处理是用于收集和整理数据，数据分析是用于分析和解读数据、数据挖掘是用于设计和测试模型以及数据应用是将结果应用于教学实践中。
三、教育大数据的应用案例基于大数据的教育数据挖掘和分析可以为教育行业带来新的机遇和挑战。
下面是一些教育大数据的应用案例。
1. 基于大数据分析学生的学习模式大数据分析可以根据学生的学习情况，挖掘出学生在学习过程中的行为模式和反应模式。
例如，为了发现学生在学习时的弱点，老师可以根据数据分析结果，在学习过程中灵活调整教学内容和教学策略，让学生得到最好的学习体验和学习效果。
大数据环境下的《数据挖掘》课程教学探索
大数据环境下的《数据挖掘》课程教学探索【摘要】本文主要探讨大数据环境下的《数据挖掘》课程教学，包括教学内容设计、教学方法探索、案例分析、技术工具应用和实践环节设置。
在教学内容设计方面，我们需要根据大数据发展趋势和学生需求，不断更新课程内容；教学方法探索则包括传统教学与创新教学方法的结合，提升教学效果。
案例分析和技术工具应用可以帮助学生更好地理解数据挖掘的实际应用和技术原理。
实践环节设置是必不可少的，通过实际操作来巩固学习成果。
在我们可以总结出在大数据环境下，如何更好地进行数据挖掘课程教学，为学生提供更好的学习体验和技能培养。
【关键词】大数据环境，数据挖掘，课程教学，教学内容设计，教学方法，案例分析，技术工具，实践环节，结论1. 引言1.1 引言数据挖掘课程旨在培养学生对数据进行分析和挖掘的能力，通过对大规模数据的处理和分析，挖掘其中的规律和模式，为企业和社会决策提供支持。
在大数据环境下，数据挖掘课程需要注重实践性和应用性，使学生能够灵活运用数据挖掘技术解决实际问题。
本文将从教学内容设计、教学方法探索、案例分析、技术工具应用以及实践环节设置等方面展开讨论，旨在探索大数据环境下数据挖掘课程的教学模式和方法，为提升教学质量和效果提供参考。
通过不断探索和实践，希望能够为大数据时代数据挖掘课程的教学提供新的思路和方法，促进学生对数据挖掘技术的理解和运用能力的提升。
2. 正文2.1 教学内容设计教学内容设计是数据挖掘课程教学中的核心内容之一，它需要按照学生的实际需求和教学目标进行细致而全面的设计。
教学内容设计需要涵盖数据挖掘的基本概念和原理，包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等方面的内容。
还需要结合实际案例，引导学生理解和应用数据挖掘技术。
在设计过程中，要考虑到不同学生的学习能力和背景，合理安排教学内容的难度和深度，以及内容的展示方式，使得学生能够逐步理解和掌握数据挖掘的核心思想和方法。
教学内容设计还需要关注数据挖掘领域的最新发展和应用。
基于大数据的教育数据挖掘实践研究
基于大数据的教育数据挖掘实践研究随着教育信息化的发展，学校和教育机构已经开始大量采集学生成绩、学习习惯、课程参与情况等数据。
如何利用这些数据，挖掘出对学生学习的有益信息，并从中进行精细化教育管理和学生评价，成为了当前教育数据挖掘背景下需要解决的问题。
基于大数据的教育数据挖掘实践研究已成为当前教育产业的热点问题之一。
教育数据挖掘可以通过利用学生数据，运用机器学习算法等技术，将教育数据转化为有价值的知识。
教育数据挖掘的目的是为了提高学校或机构的管理效率，为学生提供个性化的教育服务。
下面，本文将从教育数据挖掘的意义、方法入手，探讨如何基于大数据进行教育数据挖掘实践研究。
一、教育数据挖掘的意义教育数据挖掘的意义，主要体现在以下三个方面：1. 教育评价和管理的精准化传统的教育评价和管理方式，往往基于经验和直觉，但其准确性不高。
而教育数据挖掘能够对教育数据进行智能化处理，不仅能够提高评价和管理的准确性，更能够实现个性化教育的目标。
2. 实现个性化教育学生的学习模式和学习习惯各有不同，而教育数据挖掘可以运用机器学习等技术，对学生进行精细化分析。
通过分析学生的学习数据，如学习意图、兴趣特长等信息，教育机构可以为学生量身定制个性化教育计划和服务，从而提高学生的学习效率和成果。
3. 推动教育创新发展教育数据挖掘可以促进教育资源的整合和共享，实现不同机构之间的资源优势互补和创新。
同时，教育数据挖掘可以帮助教育机构进行精细化管理和服务，从而提高教育质量和创新水平。
二、基于大数据的教育数据挖掘方法教育数据挖掘的方法主要分为数据预处理、特征选择、机器学习和模型评估等几个环节。
1. 数据预处理数据预处理是教育数据挖掘的重要环节。
鉴于教育数据的质量不一，需要对数据进行清洗、归一化、缺失值处理等操作。
对数据进行预处理能够提高建模的准确性和效率。
2. 特征选择特征选择是挖掘教育数据的关键环节，直接影响到建模的效果。
特征选择需要根据业务需求选择最重要的特征变量，减少噪声和冗余数据对模型产生的干扰，提高模型的泛化能力。
大数据在教育数据挖掘中的应用探索
大数据在教育数据挖掘中的应用探索随着科技的发展和社会的进步，数据的重要性和价值日益凸显。
大数据作为一种当今最热门的技术和概念之一，对各个领域都产生了深远的影响，教育领域也不例外。
本文将探讨大数据在教育数据挖掘中的应用。
一、背景介绍教育数据挖掘是一种利用大数据技术对教育数据进行分析和挖掘的方法。
教育领域产生的大量数据，包括学生的学习成绩、学习行为、学习习惯等，都蕴含着丰富的信息和潜在的规律。
通过运用数据挖掘技术，可以从这些数据中发现有价值的信息，为教育决策和教学改进提供科学依据。
二、大数据在教育数据挖掘中的应用1. 学生学习行为分析大数据技术可以对学生的学习行为数据进行收集和分析，通过识别学生的学习兴趣、学习风格和学习习惯等，为个性化教育提供依据。
比如，通过分析学习时间、学习内容和学习方式等数据，可以了解学生的学习偏好，从而调整和优化课程设置和教学资源。
2. 学习成绩预测大数据技术可以对学生的历史学习数据进行分析和挖掘，通过建立学习成绩预测模型，对学生未来的学习成绩进行预测。
这对于教师和学校管理者来说非常有意义，可以及早发现学习困难的学生，并采取有针对性的措施帮助他们。
3. 联动挖掘大数据技术可以对不同学科之间的关联性进行挖掘，帮助教师设计跨学科的教学内容。
通过分析学生在不同学科的学习表现和成绩，可以发现不同学科之间的关联性和影响因素，从而为教师合理选择和安排教学内容提供参考依据。
4. 基于教学资源的推荐系统大数据技术可以分析学生的学习需求和学习历史，为学生推荐适合其个性化学习的教学资源。
通过与学生学习行为和学习习惯的匹配，可以提供个性化的学习建议，提高学生的学习效果。
5. 教学质量评估大数据技术可以对教学质量进行评估和监测。
通过分析学生的学习反馈、学生的学习成绩和教师的教学行为等数据，可以评估教学的有效性和质量，以便对教学过程进行改进和优化。
三、面临的问题和挑战尽管大数据在教育数据挖掘中有着巨大的潜力，但也面临着一些问题和挑战。
大数据时代数据挖掘与分析课程教学改革探究
大数据时代数据挖掘与分析课程教学改革探究作者：杨秀璋武帅夏换周既松于小民范郁锋来源：《计算机时代》2021年第09期摘要：从理论知识、编程实践、工程实战三个方面对数据挖掘与分析课程进行教学改革。
课程采用Python编程语言，围绕贵州省经济文化特色及大数据发展战略，充分运用大数据、数据挖掘、知识图谱等新兴技术来分析贵州省各领域现状，挖掘其内在价值。
近三年的教学实践证明了该教学改革的创新性和有效性，培养了学生的大数据思维，为贵州省聚焦大数据战略行动贡献力量。
关键词：数据挖掘; 数据分析; 教学改革; 大数据; 知识图谱中图分类号：G420 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）09-107-05Abstract： The teaching reform for data mining and analysis course is carried out on the theoretical knowledge， programming practice and engineering practice. Adopting Python programming language， focusing on the economic and cultural characteristics and big data development strategy of Guizhou Province， the emerging technologies such as big data， data mining and knowledge graph are made full use of to analyze the current situation of various fields in Guizhou Province and tap their internal value. The teaching practice in recent three years has proved the innovation and effectiveness of the teaching reform， and cultivated students' big data thinking，which makes contributions to the strategic action of focusing on big data in Guizhou Province.Key words： data mining; data analysis; teaching reform; big data; knowledge graph0 引言如今大數据和人工智能技术飞速发展，人们在利用互联网快速自由地获取信息的同时，也面临着如何利用大数据技术解决实际问题，以及从海量数据中快速精准地获取用户所需信息的难题。
大数据时代下的教学数据挖掘与应用研究
大数据时代下的教学数据挖掘与应用研究随着信息技术的迅猛发展，数字化教育的应用已经成为一个越来越受到关注的领域。
教学数据挖掘作为数字化教育领域的一个重要部分，可以帮助教师和学生更好地理解学习过程和教学效果。
本文将探讨大数据时代下的教学数据挖掘与应用研究。
一、教学数据挖掘概述教学数据挖掘是指通过对收集到的教学数据进行分析和挖掘，以寻找潜在的知识，从而帮助教师和学生更好地理解学习过程和教学效果的一种方法。
教学数据可以包括学生的作业、考试成绩、学习记录、在线交互等。
教学数据挖掘可以帮助识别学生的学习特点、弱点和优点，从而帮助教师更好地调整教学内容、方法和方式以满足学生的需求。
同时，教学数据挖掘也可以帮助学生理解自己的学习状况、得到个性化的学习建议和支持，从而提高学习效果和自我发展能力。
二、教学数据挖掘的应用教学数据挖掘可以应用于很多领域，如学生评估、教学改进、学科研究等。
1、学生评估教学数据挖掘可以帮助教师更好地了解学生的学习状况和弱点，从而帮助教师更好地评估和指导学生的学习。
教师可以通过分析学生的作业、考试成绩和学习记录来了解学生的学习特点和需求，从而为学生提供更好的个性化指导和支持。
2、教学改进教学数据挖掘还可以帮助教师评估和改进教学效果。
教师可以通过分析教学数据来了解教学内容、方法和方式的优缺点，从而为自己的教学提供改进建议。
3、学科研究教学数据挖掘也可以应用于学术研究。
学者可以通过分析大量教学数据来了解学生的学习行为和模式，从而提高对学习领域的理解和研究。
三、教学数据挖掘存在的问题使用教学数据挖掘需要面对一些问题，例如数据安全性、数据质量和隐私保护等问题。
1、数据安全性教学数据可能包含学生的个人信息和学习记录。
因此，教学数据挖掘需要保证数据的安全性，避免被黑客攻击或泄露。
2、数据质量教学数据挖掘的分析结果很大程度上取决于数据质量。
如果数据质量不高，分析结果可能会出现错误。
3、隐私保护教学数据挖掘应该遵循隐私保护原则，保护学生的个人信息和隐私。
大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨
大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨随着信息产业和各行业工作的发展，大数据已成为当今时代的一个亮眼的关键词。
数据挖掘技术在大数据背景下变得更加重要，在实际应用中产生了广泛的应用。
统计学专业作为数据分析领域的核心学科，也应该为学生提供与时俱进的数据挖掘学习和实践机会。
本文就统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨进行一些阐述。
首先，教师应当从教材的设计入手，将理论和应用相结合，注重实际应用能力的培养。
一方面，教师应当注重讲解数据挖掘的基本理论知识，如数据挖掘的背景、步骤和算法等；另一方面，教师应当实现各种数据挖掘算法的应用，包括数据清洗、数据预处理、特征选择、数据建模、模型评价等实际应用过程。
通过灵活多样的教学方式、实例教学等方法，使学生能够逐步掌握数据挖掘的全过程，培养他们解决实际问题的能力。
其次，教师可以在课程中引入大量实际案例和数据，使学生深刻理解和掌握数据挖掘的实际应用。
学生们往往感到困惑，如何将课堂上学到的知识应用于实际问题中。
为此，教师可以通过数据挖掘实际案例的引导和讲解，将学习内容与实践紧密结合，使学生能够更好地理解和掌握数据挖掘的核心技术。
例如，可以在课堂上使用实际数据对数据挖掘过程进行演示和应用，从而让学生更好地掌握和理解数据挖掘的过程。
此外，教师应当注意对学生的评价和激励。
学生对数据挖掘的认识和掌握程度不同，需要教师针对不同的学生状态进行有针对性的评价和激励，达到教学效果的最大化。
例如，针对某些学生的问题，可以采用一对一的辅导、单独的实验等方式，帮助他们解决难题和提高成绩。
同时，应通过实验比赛、作业评比等方式激励学生积极参与课程和实践，提升他们的学习热情和学习动力。
总之，对于统计学专业的“数据挖掘”课程，教师应该注重实际应用能力的培养，结合实际案例和数据进行教学，针对不同学生进行评价和激励，从而达到更好的教学效果。
通过教学探讨，将数据挖掘课程教学更加接近资本市场的实际应用场景，使学生掌握核心技术，为走向猎头领域奠定基础。
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数据 带来的社会影响 力 ， 根据 大数 据具体特性 以及 数据挖掘 学科 交叉性强的特 点， 结合 实际教 学经验 ， 分别从培养数 据
意识 、 加强理论体 系、 创 新教 学方法和深入科 学研 究等 四个方面来探 索如何设 计高校数据挖掘课程 ， 以解决大数据 时代 下数 据挖 掘课 程 因抽象而带来的 问题 ， 为培养优 秀的大数据研究人才奠定理论 基础 。
关键 词 ：大数 据 ；数据挖掘 ；教 学方法；人 才培养 中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ９ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ８ ２ ２ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ５ ４ — ０ ２
Ｔｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｅ ｘｐｌ ｏｒ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｄａ ｔ ａ ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｂｉ ｇ ｄａ ｔ ａ ｅ ｎ ｖｉ ｒ ｏ ｎｍ ｅ ｎ ｔ
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０ 引言
１ 教学 探 索
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大 数 据环 境 下 的数 据挖 掘 课 程教 学探 索
李海 林
（ 华侨 大学． Ｙ － 商管理 学 院 ，福 建 泉 州 ３ ６ ２ ０ ２ １ ）
摘 要 ：近年 来， 大数据 引起 了各界相 关部 门的高度 关注 ， 中科 院和各 高校 开始重视 该方向的教 学和研 究。针 对 目前大
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