数据挖掘课程设计
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。
课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习数据挖掘的基本概念、原理和技术，使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.掌握数据挖掘的基本概念、原理和流程。
2.了解数据挖掘的主要技术和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.熟悉数据挖掘在各个领域的应用。
4.能够使用常用的数据挖掘工具进行实际操作。
5.具备独立完成数据挖掘项目的能力，包括数据预处理、模型建立、模型评估等。
6.能够对实际问题进行需求分析，并选择合适的数据挖掘方法进行解决。
情感态度价值观目标：1.培养学生对数据挖掘技术的兴趣和热情，提高学生主动学习的积极性。
2.培养学生团队协作的精神，提高学生沟通能力和合作能力。
3.培养学生对数据挖掘技术在解决实际问题中的责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数据挖掘的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：1.数据挖掘概述：数据挖掘的概念、过程、方法和应用领域。
2.数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等。
3.分类与预测：决策树、支持向量机、神经网络、分类算法比较等。
4.聚类分析：聚类原理、聚类算法、聚类评估等。
5.关联规则挖掘：关联规则概念、关联规则挖掘算法、关联规则应用等。
6.数据挖掘工具：常用数据挖掘工具的使用和比较。
7.数据挖掘项目实践：实际项目案例分析、团队项目实施等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2.讨论法：学生进行分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3.案例分析法：分析实际数据挖掘项目案例，使学生了解数据挖掘在实际应用中的方法和技巧。
4.实验法：通过实验操作，使学生熟悉数据挖掘工具的使用和实际操作过程。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《数据挖掘导论》等。
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计1. 课程背景数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有用信息的过程。
在当今信息化时代，数据挖掘技术已经成为了各个行业的重要工具。
因此，对于学习数据挖掘技术的学生来说，课程设计是非常重要的一部分。
2. 课程目标本课程设计的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。
具体来说，本课程的目标包括：(1) 掌握数据挖掘的基本概念和技术。
(2) 学会使用数据挖掘工具和软件来处理数据。
(3) 学会应用数据挖掘技术解决实际问题。
(4) 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
3. 课程内容本课程设计的内容包括以下几个方面：(1) 数据挖掘的基本概念和技术：包括数据预处理、数据挖掘模型、分类和聚类等基本概念和技术。
(2) 数据挖掘工具和软件：包括SPSS、R、Python等数据挖掘工具和软件的使用方法。
(3) 数据挖掘应用：包括金融风险评估、销售预测、医学诊断等领域的数据挖掘应用。
(4) 课程实践：学生将通过实践项目来应用所学的数据挖掘技术。
4. 课程教学方法本课程的教学方法主要包括以下几个方面：(1) 讲授理论知识：通过课堂讲解、教材阅读等方式，让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术。
(2) 实践项目：通过实践项目，让学生应用所学的数据挖掘技术解决实际问题，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
(3) 讨论研究：通过小组讨论、案例分析等方式，让学生深入了解数据挖掘应用的实际情况，提高学生的问题解决能力。
(4) 课程评估：通过作业、考试、实践项目等方式，评估学生的学习成果，提供反馈和指导。
5. 课程评估本课程的评估方式主要包括以下几个方面：(1) 作业：包括课堂作业、实验报告等，占总评成绩的30%。
(2) 考试：包括期中考试和期末考试，占总评成绩的40%。
(3) 实践项目：学生将完成一个实践项目，占总评成绩的30%。
6. 总结本课程设计旨在让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。
数据挖掘基础课程设计
数据挖掘基础课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解数据挖掘的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握数据挖掘的基本任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；（3）熟悉数据挖掘常用的算法和技术，如决策树、支持向量机、神经网络等；（4）了解数据挖掘过程中的数据预处理、特征选择和模型评估等关键技术。
2.技能目标：（1）能够运用数据挖掘工具进行实际项目的分析和操作；（2）具备独立完成数据挖掘任务的能力，包括数据清洗、特征提取、模型构建等；（3）学会运用数据挖掘结果进行决策支持和问题解决。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数据挖掘技术的兴趣和好奇心，激发学生主动学习的动力；（2）培养学生团队合作精神，提高学生沟通与协作的能力；（3）培养学生关注社会热点问题，提高学生运用数据挖掘技术服务社会的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据挖掘概述：数据挖掘的定义、发展历程、应用领域和前景展望；2.数据挖掘基本任务：分类、聚类、关联规则挖掘等；3.数据挖掘算法与技术：决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等；4.数据挖掘过程：数据预处理、特征选择、模型评估等；5.数据挖掘工具与实践：主流数据挖掘工具的使用方法及实际案例操作；6.数据挖掘应用案例分析：各行业中数据挖掘技术的应用实例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解数据挖掘的基本概念、原理和算法，使学生掌握理论知识；2.案例分析法：分析实际案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用；3.实验法：让学生动手操作数据挖掘工具，培养学生的实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，提高学生的思考和分析问题的能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的数据挖掘教材，为学生提供系统的理论知识；2.参考书：推荐学生阅读相关数据挖掘领域的经典著作，丰富学生的知识体系；3.多媒体资料：制作精美的课件，辅助讲解数据挖掘的基本概念和算法；4.实验设备：为学生提供计算机实验室，方便学生进行实际操作和练习。
数据挖掘实训课程模拟设计
数据挖掘实训课程模拟设计一、课程目标数据挖掘作为当今信息技术领域的重要分支，对于处理和分析海量数据、发现潜在规律和价值具有关键作用。
本数据挖掘实训课程旨在培养学生的实践能力和创新思维，使学生能够熟练掌握数据挖掘的基本流程和常用技术，具备解决实际问题的能力。
二、课程内容（一）数据预处理1、数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
2、数据集成：整合来自多个数据源的数据。
3、数据转换：进行数据标准化、归一化和编码等操作。
（二）数据探索与分析1、描述性统计分析：计算均值、中位数、标准差等统计量。
2、数据可视化：使用图表展示数据分布和关系。
（三）数据挖掘算法1、分类算法：如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2、聚类算法：KMeans 聚类、层次聚类等。
3、关联规则挖掘：Apriori 算法等。
（四）模型评估与优化1、评估指标：准确率、召回率、F1 值等。
2、超参数调优：通过交叉验证等方法优化模型参数。
（五）实际应用案例1、客户关系管理：客户细分、流失预测。
2、市场营销：商品推荐、市场趋势分析。
三、课程安排（一）理论讲解（20%的课程时间）通过课堂讲授，让学生了解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
（二）实践操作（60%的课程时间）学生在实验室环境中，使用真实或模拟数据集进行实践操作，完成数据预处理、算法应用和模型评估等任务。
（三）案例讨论（10%的课程时间）组织学生对实际应用案例进行讨论和分析，培养学生解决实际问题的能力和思维。
（四）课程总结与汇报（10%的课程时间）学生分组展示自己的实践成果，分享经验和教训，教师进行总结和点评。
四、教学方法（一）项目驱动教学以实际项目为导向，让学生在完成项目的过程中学习和应用数据挖掘知识。
（二）小组合作学习学生分组进行实践和讨论，培养团队合作精神和沟通能力。
（三）在线学习资源提供丰富的在线学习资源，如教学视频、文档和代码示例，方便学生自主学习和拓展知识。
五、实训环境搭建（一）硬件环境配备性能较好的计算机，满足数据处理和算法运行的需求。
数据挖掘的课课程设计
数据挖掘的课课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和方法，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
具体的学习目标包括：1.知识目标：学生能够理解数据挖掘的定义、目的和应用领域；掌握数据挖掘的基本步骤和方法；了解数据挖掘中的常见算法和模型。
2.技能目标：学生能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择和模型训练；能够根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术；能够对数据挖掘结果进行解释和评估。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到数据挖掘在科学研究和实际应用中的重要性；培养学生的创新意识和问题解决能力；培养学生的团队合作精神和沟通表达能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目的和应用领域，理解数据挖掘与数据分析、机器学习的区别和联系。
2.数据挖掘基本步骤：学习数据挖掘的流程，包括问题定义、数据准备、特征选择、模型训练和评估等。
3.数据挖掘方法：学习常见的数据挖掘方法，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，了解各自的特点和适用场景。
4.数据挖掘算法：学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、K近邻算法等，理解算法的原理和实现。
5.数据挖掘工具：学习使用数据挖掘工具，如Python库、R语言、Weka工具等，进行数据预处理、特征选择和模型训练。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师通过讲解数据挖掘的基本概念、方法和算法，引导学生掌握知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据挖掘的应用场景和解决方法。
3.实验法：学生通过动手实验，使用数据挖掘工具进行实际操作，巩固理论知识。
4.讨论法：学生分组讨论问题，培养团队合作精神和沟通表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将使用以下教学资源：1.教材：选择一本与数据挖掘相关的教材，作为学生学习的基础资料。
python数据挖掘分析预测课程设计
python数据挖掘分析预测课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握Python数据挖掘的基本原理和方法，能够利用Python进行数据分析、预测和可视化。
通过本课程的学习，学生将能够：1.理解数据挖掘的基本概念、流程和应用领域。
2.熟练使用Python进行数据清洗、数据探索和特征工程。
3.掌握常用的数据挖掘算法，如分类、回归、聚类等，并能够选择合适的算法进行问题求解。
4.能够利用Python进行数据可视化，直观地展示数据挖掘结果。
5.培养学生的数据分析思维和问题解决能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.Python数据挖掘基础：介绍Python语言的基本语法和数据类型，以及常用的数据处理库，如Numpy、Pandas等。
2.数据清洗和预处理：讲解如何使用Python进行数据清洗、数据探索和特征工程，包括缺失值处理、异常值检测、特征选择等。
3.数据挖掘算法：介绍常用的数据挖掘算法，如分类、回归、聚类等，并通过Python实现相应的算法。
4.数据可视化：讲解如何使用Python进行数据可视化，包括绘制柱状图、折线图、散点图等，以及使用Matplotlib、Seaborn等库进行高级可视化。
5.实战案例：通过实际案例，让学生综合运用所学知识进行数据挖掘分析和预测，提高实际问题解决能力。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：讲解数据挖掘的基本概念、原理和方法，以及Python语言的基本语法和数据类型。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据挖掘的应用场景和解决实际问题的方法。
3.实验法：让学生动手实践，利用Python进行数据清洗、挖掘算法实现和数据可视化。
4.讨论法：学生进行小组讨论，分享学习心得和问题解决经验，互相学习和交流。
四、教学资源本课程的教学资源包括：1.教材：《Python数据挖掘与分析》一书，提供本课程的基本理论和实践指导。
数据挖掘实战分析课程设计
数据挖掘实战分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 帮助学生了解数据预处理、特征工程、模型构建等数据挖掘流程。
3. 引导学生掌握至少一种数据挖掘工具（如Python、R等）。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生分析数据、发现数据规律、构建数据模型的技能。
3. 培养学生团队协作、沟通表达、解决问题的综合能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据科学的兴趣，激发学生主动探索新知识的热情。
2. 增强学生的数据敏感性，培养学生用数据说话、用数据做决策的意识。
3. 引导学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，提升学生的社会责任感。
本课程针对高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
结合学生特点，课程目标注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
在教学过程中，要求教师关注学生的个体差异，因材施教，确保学生能够达到课程目标，为将来的学习和工作打下坚实基础。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握数据挖掘的核心知识，具备解决实际问题的能力，并在情感态度价值观方面得到全面发展。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、功能、应用领域。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约。
3. 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换。
4. 数据挖掘算法：分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。
5. 数据挖掘工具：Python、R等数据挖掘工具的介绍与使用。
6. 案例分析：选取实际案例，分析数据挖掘在各个领域的应用。
7. 实践操作：组织学生进行数据挖掘项目实践，巩固所学知识。
教学内容按照以下进度安排：1. 第一周：数据挖掘基本概念、数据预处理。
2. 第二周：特征工程、数据挖掘算法。
3. 第三周：数据挖掘工具介绍与使用。
4. 第四周：案例分析、实践操作。
教材章节对应内容如下：1. 数据挖掘基本概念：课本第1章。
2. 数据预处理：课本第2章。
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、目的和应用场景；2. 掌握数据预处理、特征工程、分类、聚类等基本数据挖掘方法；3. 学会运用数据挖掘技术对实际问题进行分析，并提出解决方案。
技能目标：1. 能够运用Python等编程语言进行数据挖掘实践操作；2. 掌握使用常见的数据挖掘工具，如Weka、Orange等；3. 能够独立完成一个简单的数据挖掘项目，从数据预处理到结果分析的全过程。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学习热情；2. 培养学生团队协作、沟通表达的能力；3. 增强学生的数据敏感度，提高对数据的理解和分析能力。
课程性质：本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
学生特点：高中年级学生，具备一定的数学基础和计算机操作能力。
教学要求：结合实际案例，以任务驱动的方式进行教学，注重理论与实践相结合，让学生在实践中掌握数据挖掘的方法和技巧。
同时，关注学生的个体差异，因材施教，提高学生的综合素质。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述课程目标，具备一定的数据挖掘能力。
二、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义、目的和应用领域- 数据挖掘与大数据、人工智能的关系2. 数据预处理- 数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约- 缺失值处理、异常值处理、重复值处理3. 特征工程- 特征选择、特征提取、特征变换- 主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）4. 数据挖掘方法- 分类算法：决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯- 聚类算法：K均值、层次聚类、密度聚类5. 数据挖掘实践- Python编程基础- 常见数据挖掘工具介绍：Weka、Orange- 实际案例分析与操作6. 数据挖掘项目实战- 项目选题与需求分析- 数据收集、数据预处理、特征工程- 模型训练、评估与优化教学内容安排与进度：第1周：数据挖掘概述第2-3周：数据预处理第4-5周：特征工程第6-7周：分类算法第8-9周：聚类算法第10-11周：数据挖掘实践第12周：数据挖掘项目实战本教学内容依据课程目标，结合教材内容进行选择和组织，保证科学性和系统性。
苏州大数据挖掘课程设计
苏州大数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据挖掘的核心思想。
2. 学生能掌握使用Python等编程语言进行数据处理和分析的基本方法。
3. 学生能了解并运用常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
技能目标：1. 学生能独立进行数据清洗和预处理，提高数据质量。
2. 学生能运用数据挖掘算法对实际问题进行建模和求解。
3. 学生能利用可视化工具展示数据分析结果，提高报告撰写能力。
情感态度价值观目标：1. 学生对大数据和数据挖掘产生兴趣，培养主动探索和解决问题的精神。
2. 学生认识到数据挖掘在现实生活中的应用价值，增强社会责任感和创新意识。
3. 学生在团队协作中提高沟通与交流能力，培养合作精神和集体荣誉感。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合课本内容和实际案例，让学生在动手实践中掌握大数据挖掘技术。
学生特点：高二年级学生对计算机和编程有一定基础，具备一定的逻辑思维和问题解决能力。
教学要求：教师应注重引导学生主动探索，关注学生个体差异，鼓励学生积极参与讨论和实践活动，确保每位学生都能达到课程目标。
通过课程学习，使学生具备实际应用大数据挖掘技术解决问题的能力。
二、教学内容1. 大数据基本概念：大数据定义、特性、应用领域等（对应教材第1章）。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约（对应教材第2章）。
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（对应教材第3章）。
- 聚类算法：K-means、层次聚类、密度聚类等（对应教材第4章）。
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等（对应教材第5章）。
4. Python数据处理与分析：NumPy、Pandas、Matplotlib等库的使用（对应教材第6章）。
5. 数据挖掘应用案例：电商推荐系统、金融风险控制、社交网络分析等（对应教材第7章）。
教学大纲安排：第一周：大数据基本概念及数据预处理第二周：分类算法及实践第三周：聚类算法及实践第四周：关联规则挖掘及实践第五周：Python数据处理与分析第六周：数据挖掘应用案例分析与讨论教学内容注重理论与实践相结合，引导学生通过案例分析和动手实践，掌握大数据挖掘的核心技术和方法。
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计一、引言数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现有用信息的技术和方法的学科。
数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险管理、医疗诊断等。
本课程设计旨在通过实践操作，使学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和工具，培养学生的数据分析和问题解决能力。
二、设计目标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方法和算法；3. 熟悉数据挖掘工具的使用；4. 能够独立完成一个小规模的数据挖掘项目。
三、设计内容1. 数据收集和预处理1.1 确定数据来源和获取方式；1.2 对原始数据进行清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
2. 数据探索和可视化2.1 对数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、频数分布等；2.2 利用可视化工具展示数据的特征和分布，如直方图、散点图、箱线图等。
3. 特征选择和降维3.1 使用相关性分析、方差分析等方法选择与目标变量相关的特征；3.2 运用主成分分析、因子分析等方法对高维数据进行降维处理。
4. 模型建立和评估4.1 选择合适的数据挖掘算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机等；4.2 利用训练集建立模型，并进行模型评估，如准确率、召回率、F1值等；4.3 进行模型调优，如调整参数、使用交叉验证等。
5. 模型应用和结果解释5.1 使用测试集对模型进行验证；5.2 对模型结果进行解释和分析，提取有价值的信息。
四、设计步骤1. 确定课程设计题目和数据集；2. 进行数据收集和预处理；3. 进行数据探索和可视化分析；4. 进行特征选择和降维处理；5. 选择合适的算法建立模型，并进行模型评估和调优；6. 应用模型进行预测或分类，并解释结果；7. 撰写课程设计报告，包括设计目标、设计内容、设计步骤、结果分析等。
五、评分标准1. 数据收集和预处理：包括数据来源和获取方式的合理性、数据清洗和预处理的准确性；2. 数据探索和可视化：包括描述性统计分析的全面性、可视化展示效果的直观性；3. 特征选择和降维：包括特征选择方法的合理性、降维效果的有效性；4. 模型建立和评估：包括模型选择的合理性、模型评估指标的准确性；5. 模型应用和结果解释：包括模型应用的准确性、结果解释的合理性；6. 课程设计报告：包括报告结构的完整性、内容的清晰性和语言表达的准确性。
数据挖掘课程设计
数据挖掘报告一•项目名称5二.项目介绍5三•项目工具51.MicrosoftOfficeWord52.MicrosoftOfficeExcel63.Anaconda:6 四•数据文件预处理61.数据预处理方法:6(1)数据清理6(2)数据集成7(3)数据变换7(4)数据归约72.异常值的分析9(1)简单的统计量分析：9(2)箱型图分析9五. 数据分析101•绘制饼状图11六. 挖掘建模121.算法实现过程：•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••122•具体实现代码及过程13七. 数据挖掘过程•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••14学生成绩是反映学校教学水平的第一手资料,这些数据可以为学校改进教育教学提供重要依据。
然而,现阶段的学生成绩分析,多数还停留在较为原始的数据库管理和查询阶段,没有对学生的成绩进行横向和纵向的对比研究,也缺乏对各学科成绩之间内在联系的挖掘。
为此,学校将数据挖掘技术与学校学生成绩分析管理系统相结合,通过分析和处理系统中大量的学生成绩数据,寻找潜在的规律及模式,促使学校更好地开展教学工作,提高教学质量。
AbstractStudentachievementisthefirst-handinformationreflectingtheteaching levelofaschool.Thesedatacanprovideanimportantbasisforschoolstoimprov eeducationandteaching.However,atthisstage,mostofthestudents'perform anceanalysisstillstaysintherelativelyprimitivestageofdatabasemanagemen tandquery.Thereisnohorizontalandverticalcomparativestudyofstudents'pe rformance,noristhereanyexcavationoftheinternallinksbetweentheperform anceofvariousdisciplines.Therefore,theschoolcombinesthedataminingtec hnologywiththeschoolstudentachievementanalysismanagementsystem.B yanalyzingandprocessingalargenumberofstudentachievementdata,thesch oolseeksforpotentialrulesandpatterns,andpromotestheschooltobettercarr youtteachingworkandimprovethequalityofteaching.大学物理，模拟电子技术和计算机组成原理成绩的关系分析二.项目介绍大学物理，是大学理工科类的一门基础课程，通过课程的学习，使学生熟悉自然界物质的结构，性质，相互作用及其运动的基本规律，为后继专业基础与专业课程的学习及进一步获取有关知识奠定必要的物理基础。
文本数据挖掘课程设计
文本数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握文本数据挖掘的基本概念和原理，理解其在信息检索、自然语言处理等领域的重要性。
2. 使学生了解常用的文本数据处理技术，如分词、词性标注、关键词提取等，并能运用到实际项目中。
3. 帮助学生掌握文本分类、聚类、主题模型等文本挖掘方法，并了解其在实际应用中的优缺点。
技能目标：1. 培养学生运用编程语言（如Python）进行文本数据处理和分析的能力。
2. 使学生能够运用文本挖掘技术对大规模文本数据进行有效挖掘，提取有价值的信息。
3. 培养学生运用文本挖掘方法解决实际问题的能力，如情感分析、垃圾邮件识别等。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对文本数据挖掘的兴趣和热情，激发他们主动探索新技术的欲望。
2. 培养学生的团队协作精神，让他们在合作完成项目的过程中学会倾听、沟通和协作。
3. 培养学生具备良好的信息伦理素养，尊重数据隐私，遵循道德规范进行数据挖掘。
本课程针对高年级学生，他们在前期课程中已具备一定的编程基础和信息处理能力。
课程性质为理论与实践相结合，强调在实际项目中的应用。
教学要求注重培养学生的动手实践能力和创新思维，使他们在掌握文本数据挖掘技术的基础上，能够独立解决实际问题。
通过本课程的学习，学生将能够达到上述具体的学习成果。
二、教学内容1. 文本数据挖掘基本概念与原理：包括文本数据的特点、文本数据挖掘的定义、任务与应用场景。
2. 文本预处理技术：分词、词性标注、停用词过滤、词干提取等，涉及相关算法与工具使用。
3. 特征表示与选择：TF-IDF、词袋模型、词嵌入等特征表示方法，特征选择与维度降低技术。
4. 文本分类与聚类：介绍常用的文本分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等）及聚类算法（如K-means、层次聚类等）。
5. 主题模型：LDA、PLSA等主题模型的基本原理与应用。
6. 情感分析：情感极性分类、情感强度分析等，介绍情感分析的方法及应用场景。
数据挖掘Python算法课程设计
数据挖掘Python算法课程设计一、教学目标本课程的数据挖掘Python算法课程设计的教学目标如下：1.学生能够理解数据挖掘的基本概念和应用场景。
2.学生能够掌握Python编程语言的基本语法和操作。
3.学生能够了解常用的数据挖掘算法及其原理。
4.学生能够使用Python进行数据清洗和预处理。
5.学生能够使用Python实现常见的数据挖掘算法。
6.学生能够对数据集进行分析和挖掘，并得出相应的结论。
情感态度价值观目标：1.学生能够认识到数据挖掘在实际应用中的重要性。
2.学生能够培养对数据分析和解决问题的兴趣。
3.学生能够培养团队合作和沟通表达能力。
二、教学内容本课程的教学内容如下：1.数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、应用场景和分类。
2.Python编程基础：学习Python编程语言的基本语法、数据类型、控制结构和函数。
3.数据清洗与预处理：学习数据清洗和预处理的基本方法，包括缺失值处理、异常值处理和数据转换。
4.数据挖掘算法：学习常用的数据挖掘算法，包括分类算法、回归算法、聚类算法和关联规则算法。
5.实战项目：通过实际案例，运用所学的数据挖掘算法进行数据分析和挖掘。
三、教学方法本课程将采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性：1.讲授法：教师讲解基本概念、原理和算法。
2.案例分析法：分析实际案例，让学生理解和应用所学知识。
3.实验法：学生动手实践，实现数据挖掘算法。
4.讨论法：分组讨论，促进学生之间的交流与合作。
四、教学资源本课程的教学资源包括：1.教材：《数据挖掘Python算法实战》。
2.参考书：《Python编程：从入门到实践》、《机器学习》。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程。
4.实验设备：计算机、网络环境。
以上教学资源将支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验。
五、教学评估本课程的数据挖掘Python算法课程设计的教学评估方式如下：1.平时表现：通过课堂参与度、小组讨论和实验报告等方式评估学生的平时表现。
广工数据挖掘课程设计
玩笑要有度,聊天技巧如果你在办公室工作，无论日后是想仕途得意平步青云，还是想就此默默无闻地过太平日子，都有必要在办公室这个无风还起三尺浪的地方注意开玩笑的艺术，哪怕是最轻松的玩笑话，都要注意掌握分寸。
当然也不是要你死气沉沉，三缄其口。
如果能记住以下的禁忌，你还是可以挥洒自如地开玩笑的。
莫板着脸开玩笑到了幽默的最高境界，往往是是幽默大师自己不笑，却能把你逗得前仰后合。
然而在生活中我们都不是幽默大师，很难做到这-一点，那你就不要板着面孔和人家开玩笑，免得引起不必要的误会。
不要开上司的玩笑你一定要记住这句话:上司永远是上司，不要期望在工作岗位上能和他成为朋友。
即便你们以前是同学或是好朋友，也不要自恃过去的交情与上司开玩笑，特别是在有别人在场的情况下，更应格外注意。
不要和异性同事开过份的玩笑有时候，在办公室开个玩笑可以调节紧张工作的气氛，异性之间玩笑亦能让人缩近距离。
但切记异性之间开玩笑不可过分，尤其是不能在异性面前说****，这会降低自己的人格，也会让异性认为你思想不健康。
不要总和同事开玩笑开玩笑要掌握尺度，不要大大咧咧总是在开玩笑。
这样时间久了，在同事面前就显得不够庄重，同事们就不会尊重你;在领导面前，你会显得不够成熟，不够踏实，领导也不能再信任你，不能对你委以重任。
这样做实在是得不偿失。
不要以为捉弄人也是开玩笑捉弄别人是对别人的不尊重，会让人认为你是恶意的。
而且事后也很难解释。
它绝不在开玩笑的范畴之内，是不可以随意乱做乱说的。
轻者会伤及你和同事之间的感情，重者会危及你的饭碗。
记住“群居守口”这句话吧，不要祸从口出，否则你后悔也晚矣!不要以同事的缺点或不足作为开玩笑的目标金无足赤，人无完人。
不要拿同事的缺点或不足开玩笑。
你以为你很熟悉对方，随意取笑对方的缺点，但这些玩笑话却容易被对方觉得你是在冷嘲热讽，倘若对方又是个比较敏感的人，你会因一句无心的话而触怒他，以至毁了两个人之间的友谊，或使同事关系变得紧张。
数据挖掘本科课程设计
数据挖掘本科课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解并掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；2. 学习数据预处理、特征工程、分类、聚类等常见数据挖掘技术；3. 掌握使用数据挖掘工具（如Python、R等）进行实际数据挖掘项目。
技能目标：1. 能够独立进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换等；2. 能够运用特征工程方法提取有效特征，提高模型性能；3. 能够运用分类、聚类等算法建立数据挖掘模型，并对模型进行评估和优化；4. 能够撰写完整的数据挖掘报告，展示项目成果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生的数据分析思维，使其具备运用数据挖掘技术解决实际问题的意识；2. 增强学生的团队协作能力，培养良好的沟通与协作精神；3. 激发学生对数据挖掘领域的好奇心，培养其探索未知、勇于创新的科学精神。
本课程针对本科高年级学生，结合数据挖掘学科特点，注重理论与实践相结合。
课程目标旨在使学生在掌握基本理论知识的基础上，具备实际操作能力，并能够运用所学技术解决实际问题。
通过课程学习，培养学生具备较高的数据分析素养，为未来从事相关领域工作奠定基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与原理：包括数据挖掘的定义、任务、应用领域；数据挖掘过程模型；常见的数据挖掘算法简介。
教材章节：第1章 数据挖掘概述2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等方法；数据预处理在实际项目中的应用。
教材章节：第2章 数据预处理3. 特征工程：特征提取、特征选择、特征变换等；特征工程在提高模型性能方面的作用。
教材章节：第3章 特征工程4. 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等分类算法；分类算法在实际项目中的应用及性能评估。
教材章节：第4章 分类算法5. 聚类算法：K均值、层次聚类、密度聚类等；聚类算法在实际项目中的应用及性能评估。
教材章节：第5章 聚类算法6. 数据挖掘工具与实践：Python、R等数据挖掘工具的使用；实际数据挖掘项目的案例分析与操作。
文本数据挖掘课程设计
文本数据挖掘课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生掌握文本数据挖掘的基本概念、技术和应用。
在知识目标方面，学生需要理解文本数据挖掘的原理、方法和流程，了解常用的文本数据挖掘技术和工具。
在技能目标方面，学生需要具备文本数据挖掘的基本操作能力，能够运用所学知识和技能解决实际问题。
在情感态度价值观目标方面，学生需要培养对文本数据挖掘的兴趣和热情，认识到文本数据挖掘在信息时代的重要性，提高信息素养。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括文本数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用。
首先，介绍文本数据挖掘的定义、发展和分类，让学生了解文本数据挖掘的背景和意义。
然后，讲解文本数据挖掘的基本原理和方法，包括文本预处理、特征提取、文本分类、情感分析等。
接着，介绍常用的文本数据挖掘工具和技术，如自然语言处理库、机器学习算法等。
最后，通过实际案例分析，让学生掌握文本数据挖掘的应用场景和技巧。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法。
在讲授法中，教师将系统地讲解文本数据挖掘的基本概念、原理和方法。
在讨论法中，学生将围绕实际案例展开讨论，分享自己的看法和经验。
在案例分析法中，学生将分析具体的文本数据挖掘案例，掌握相关技术和方法。
在实验法中，学生将动手实践，使用文本数据挖掘工具进行实际操作。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
教材将作为学生学习的基础，提供系统的知识体系。
参考书将为学生提供更多的学习资料和实践案例。
多媒体资料将帮助学生更直观地理解文本数据挖掘的概念和操作。
实验设备将为学生提供动手实践的机会，提高其实际操作能力。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等。
平时表现主要评估学生的课堂参与度、讨论积极性和团队合作能力。
作业则主要评估学生对文本数据挖掘概念和技术的理解和应用。
考试则全面测试学生的知识掌握和技能运用能力。
所有评估方式都将客观、公正，全面反映学生的学习成果。
数字挖掘课程设计教案设计思路
数字挖掘课程设计教案设计思路一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念和原理，理解其在信息时代的重要性。
2. 使学生了解数据预处理、数据探索、关联规则挖掘等基本数据挖掘技术。
3. 帮助学生掌握一种数据挖掘工具，如Excel、Weka等，并运用其进行简单的数据挖掘操作。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
2. 培养学生运用数据挖掘工具进行数据处理、分析和展示的能力。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能在小组项目中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发其探索精神，使其乐于学习新知识。
2. 培养学生严谨、客观的科学态度，使其在分析问题时能充分挖掘数据的价值。
3. 引导学生关注数据挖掘在生活中的应用，认识到数据挖掘对社会发展的积极作用。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生将能够运用数据挖掘技术解决实际问题，具备一定的数据处理和分析能力，为未来的学习和工作打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的团队协作、沟通能力和科学态度，使其在全面发展中不断提升自身素质。
二、教学内容本课程依据课程目标，选择以下教学内容：1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、任务、应用领域等。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等。
3. 数据探索：数据的统计描述、可视化、数据降维等。
4. 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法、关联规则的评价等。
5. 数据挖掘工具：介绍Excel、Weka等数据挖掘工具的使用方法。
教学大纲安排如下：第一周：数据挖掘基本概念及数据预处理第二周：数据探索及数据可视化第三周：关联规则挖掘及Apriori算法第四周：FP-growth算法及关联规则评价第五周：数据挖掘工具的使用及综合实践教学内容与教材章节关联性如下：1. 数据挖掘基本概念——教材第一章2. 数据预处理——教材第二章3. 数据探索——教材第三章4. 关联规则挖掘——教材第四章5. 数据挖掘工具——教材附录三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：针对数据挖掘的基本概念、原理和算法等理论知识，采用讲授法进行教学。
基于数据挖掘课程设计
基于数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念，理解其在现实生活中的应用。
2. 学会运用数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等基本技术。
3. 掌握至少一种数据挖掘软件（如Excel、SPSS、Weka等）的操作方法。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术分析问题的能力，能够独立完成数据预处理、模型建立与优化等操作。
2. 提高学生的团队协作能力，学会与他人共同分析问题、讨论解决方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生学习算法和技术的热情。
2. 增强学生的数据分析意识，使其认识到数据挖掘在解决实际问题中的价值。
3. 引导学生遵循学术道德，尊重数据隐私，树立正确的价值观。
课程性质：本课程属于信息技术学科，旨在培养学生的数据分析与处理能力。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对新技术和新方法充满好奇心。
教学要求：注重理论与实践相结合，鼓励学生动手实践，提高解决问题的能力。
在教学过程中，关注学生的个体差异，进行分层教学，使每位学生都能达到预期的学习成果。
通过小组讨论、案例分析等形式，培养学生的团队协作能力和创新思维。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念：数据挖掘的定义、功能、应用领域。
2. 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化。
3. 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法。
4. 分类与预测：决策树、支持向量机、K最近邻、神经网络。
5. 数据挖掘软件操作：Excel、SPSS、Weka等软件的基本操作与使用方法。
6. 实践项目：结合实际案例，进行数据挖掘项目的实施，包括数据预处理、模型建立、结果分析等环节。
教学内容安排：第一周：数据挖掘基本概念、数据预处理第二周：关联规则挖掘第三周：分类与预测第四周：数据挖掘软件操作第五周：实践项目教材章节关联：1. 数据挖掘基本概念：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理：第二章 数据预处理3. 关联规则挖掘：第三章 关联规则挖掘4. 分类与预测：第四章 分类与预测5. 数据挖掘软件操作：第五章 数据挖掘软件及应用6. 实践项目：第六章 数据挖掘案例分析教学内容注重科学性和系统性，结合教材章节进行有序安排，确保学生能够逐步掌握数据挖掘的知识和技能。
- 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)。
本科课程设计及实验期末成绩评估系统的数据仓库和数据挖掘设计课程名称：数据挖掘
课程编号：08060116
学生姓名：cwl
学号：2008052251
学院：信息科学技术学院
系：计算机科学系
专业：软件工程
指导教师：lb
教师单位：信息学院计算机系
开课时间：2010~2011学年度第二学期
2011年06月20日
第1章概述
1.1应用背景和问题的提出
在大学生活中，我们大学生在某种程度上还是比较重视自己的课程成绩的。
而有一个期末最终成绩的评估系统，无疑对同学们而言是很有用的。
在这个系统中，只需输入你估计的平时成绩以及表现和期末考试的得分，就可以预测出最终的成绩。
而这个课程成绩的组成以及得出是怎么样的呢。
这个最终的得分是受到什么影响呢?本论文就以上问题进行了探讨和挖掘。
1.2设计内容的介绍
本课程设计主要是探讨和研究在老师给定成绩时考虑的因素，以及这些因素所占的比例。
数据仓库为一份记录着600个同学的得分情况的数据，数据挖掘则采用决策树探究出影响结婚年龄的因素。
第2章数据仓库设计
2.1概念模型设计
数据仓库里面有一个实体，也就是成绩score。
成绩的决定因素有performance 也就平时表现情况，即根据其在课堂上的活跃程度以及认真听课的情况来给的分，还有averscore就是同学平时的作业得分以及平时测试或者期中测试的平均成绩，以
及期末考试的成绩lasttest 。
2.2逻辑模型设计
本数据仓库只有一个表，逻辑模型设计如下：
score
lasttest
performanc
e
averscore
2.3物理模型设计
在数据仓库的物理设计中，主要解决数据的存储结构、数据的索引策略、数据的存储策略、存储分配优化等问题。
物理设计的主要目的有两个，一是提高性能，二是更好地管理存储的数据。
访问的频率、数据容量、选择的RDBMS支持的特性和存储介质的配置都会影响物理设计的最终结果。
在本数据挖掘中，数据的索引策略采取的并不是位图索引而是按列索引
2.4 OLAP模型设计
在本设计中由于案例考虑的并不复杂，所以OLAP模型设计也就比较的简单。
下面的数据是保存在Excel中的。
大概的模型设计也就如下图所示。
2.5 OLAP前端展示设计
第3章数据挖掘分析
3.1 期末成绩评估系统应用挖掘概述
在本系统中，数据仓库采用一个二维表来存储和表示同学们的平时成绩，平时表现得分，以及期末成绩等属性。
数据挖掘则采用关联分析来将二维表中的实例分开，并探究这些数据所蕴含的规律。
3.2数据挖掘实验
3.2.1实验环境
Windows XP
Microsoft SQL Server 2008
Microsoft Visual Studio 2008
Microsoft Office 2003 Excel Access
3.2.2数据准备及预处理
首先选择数据源，以下几个截图是在做实验时的几个步骤。
3.2.3 实验内容（输入数据集，选择算法，输出结果，比较分析）（1）建立一个Analysis Services Project的项目，在数据源中输入数据集：
说明：以上实验室在实验室做的，由于时间不够，回到宿舍自己安装了中文
版的SQL SERVER工具，并完成接下来的实验步骤。
3.2.4 算法选择
分类的任务是通过分析由已知类别数据对象组成的训练数据集，建立描述并区分数据对象类别的分类函数或分类模型（也常常称作分类器）。
分类算法有多种，例如，决策树分类算法、神经网络分类算法、贝叶斯分类算法等。
这里需要用的是决策树分类算法。
在本挖掘中选择是关联分析，分析过程和结果如以下图所示：
下面是挖掘模型：项集：
关联规则：
提升图：
分类矩阵：
依赖关系网络图：
后来我用回归预测法，得到了一个散点图，说明预测值和实际值是有一定的关联的：通过以上的分析，我们得出一个结论，就是期末成绩在最终得分中所占的比例最大，平时成绩和平时表现的权重差不多，在这个结论中，期末考试的成绩的重要性，不言而喻，增加期末考试的成绩，最能提高最终成绩，平时成绩和表现的得分也很重要，但相对权重没有期末成绩大。
一个分数高的学生，他的所有成绩都应该是很高的。
参考文献：
[1] Jamie MacLennan，ZhaoHui Tang，Bogdan Crivat 著．数据挖掘原理与应用（第2版）——SQL Server 2008数据库．北京：清华大学出版社.
[2]、王丽珍、周丽华、陈红梅、肖清，数据仓库与数据挖掘原来及应用，北京：科学出版社
[3]、陈立潮、张淼、南志红，数据库技术及应用（SQL Server）实践教程，北京：高等教育出版社。