数据挖掘实验教案
《网络数据挖掘》实验一
《网络数据挖掘》实验一一、实验目的在SQL Server2005上构建数据仓库二、实验内容1.每个学生按自己的学号创建一个空的数据库。
2.将“浙江经济普查数据”目录下的11个城市的生产总值构成表导入该数据库。
要求表中列的名称为EXCEL表中抬头的名称，表的名称分别为对应的excel文件名。
往城市表中输入前面导入的11个城市名称和城市ID（注意不能重复），5.仔细阅读excel表格，分析产业结构的层次，找出产业、行业大类、行业中类的关系。
有些行业的指标值为几个子行业的累加。
比如：第一产业→农林牧渔业第二产业→工业→采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业类ID可按顺序编写。
8.创建一个新表汇总11个城市的生产总值，表的名称为“按城市和行业分组的生产总值表”。
表中的列名和第二步导入表的列名相同，同时添加一个新列（放在第一列），列名为“城市ID”，数据类型为整型；再添加一个新列（放在第二列），列名为“行业中类ID”，数据类型为整型。
9.将11个城市的生产总值构成表导入到第6步创建的新表中，注意不同的城市，要用不同的城市ID代入，行业中类ID可暂时为空值。
10.将行业门类表中的行业中类ID值输入至表“按城市和行业分组的生产总值表”中的“行业中类ID”列上。
11.检查3个表：“按城市和行业分组的生产总值表”、“城市表”、“行业门类表”中主键和外键是否一致（可通过关联查询检查）。
12.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中除了行业中类纪录以外的其他高层次的记录，如指标为“第一产业”的行等等（如果不删除，将在汇总中出错）。
13.删除“按城市和行业分组的生产总值表”中原有的“指标”列（由于这列在行业门类表中已存在，因此是冗余的）。
14. 建立以下查询，和原EXCEL文件中的数据对比a)查询杭州市第二产业工业大类下各行业中类的总产出、增加值、劳动者报酬、营业盈余b)分别查询11个城市的第二产业总产出汇总值c)分别查询11个城市的工业劳动者报酬汇总值d)分别查询11个城市的第三产业增加值14.使用SSIS创建一个包，来完成第9步和第10步的过程，执行包，检查数据是否一致。
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 教案
数据挖掘教案教案标题：数据挖掘教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和应用领域。
2. 学习常见的数据挖掘技术和工具。
3. 掌握数据清洗、特征选择、模型建立和评估等数据挖掘过程中的关键步骤。
4. 能够应用所学的知识和技能解决实际问题。
教学重点：1. 数据挖掘的基本概念和应用。
2. 数据清洗和预处理的方法。
3. 特征选择和特征工程的技术。
4. 常见的数据挖掘算法和模型。
5. 数据挖掘结果的评估和解释。
教学难点：1. 数据挖掘算法的原理和实现。
2. 如何选择合适的特征和模型。
3. 如何评估和解释数据挖掘的结果。
教学准备：1. 电脑和投影仪。
2. 数据挖掘相关的软件和工具。
3. 实际数据集用于案例分析和实验练习。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 向学生介绍数据挖掘的概念和应用领域。
2. 引导学生思考数据挖掘在日常生活和工作中的应用，激发学习兴趣。
二、理论讲解（30分钟）1. 介绍常见的数据挖掘技术和算法，如聚类、分类、关联规则、回归等。
2. 详细讲解数据清洗、特征选择、模型建立和评估等关键步骤。
3. 分析案例，讲解实际数据挖掘过程中的注意事项和挑战。
三、实践操作（60分钟）1. 学生分组进行数据挖掘实验，选择一个实际问题和相应数据集。
2. 引导学生进行数据清洗、特征选择、模型建立和评估等步骤。
3. 学生自主探索和实践，教师提供必要的指导和帮助。
四、成果展示与讨论（20分钟）1. 学生展示数据挖掘的结果和发现。
2. 学生互相评估和讨论各自的分析方法和结果。
3. 教师总结和点评学生的实践过程和成果，提出改进建议。
五、课堂小结与延伸（10分钟）1. 教师对本节课的重点内容进行总结。
2. 延伸讨论数据挖掘的发展趋势和应用前景。
3. 提供相关学习资源和扩展阅读推荐。
教学评估：1. 实践操作中学生的数据挖掘成果和解决问题的方法。
2. 学生参与讨论和评估的质量和深度。
3. 平时作业和实验报告的完成情况和质量。
教学建议：1. 鼓励学生多参与实际案例分析和实验练习，提高实践能力。
数据挖掘 实验教案4.19
可以点击Attribute Evaluator与Select Method左侧侧文本框区域进行相关参数的设定（在此取默认值），如下图所示：
3、算法运行：
点击Start按钮，可以查看左侧区域的算法执行结果，如下图所示;
实验八：
一、实验目的
1、通过本次试验了解用BestFirst算法实现属性选择的基本原理；
2、锻炼学生对用BestFirst算法实现属性选择的操作水平；
3、通过模拟和讨论，确保学生深刻体会BestFirst算法在实现属性选择中的重要性。
二、实验内容
三、实验设备
（一）实验设备
1、计算机控制系统，包括计算机、wake软件等
（二）软件环境
1、服务器采用Java操作系统；
2、操作软件：wake软件
四、实验内容和步骤
运行weka，打开explorer后选择open file，找到我们的weather文件，选择文件后效果如下图所示：
2、属性选择策略
如上图所示，点击Attribute Evaluator，可以选择Attribute Evaluator算法（在此选择默认算法），如下图所示：
五、实验报告
பைடு நூலகம்实验结束后，学生对模拟操作进行总结，编写出实验报告。
实验报告包括如下内容：
1、实验题目
2、实验的目的和要求；
3、实验仪器
4、实验步骤
5、实验结论
6、本次实验取得的主要收获和体会，结合所学的理论知识谈BestFirst算法应用的好处以及还有哪些应用前景。
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。
数据挖掘教案
数据挖掘教案教案名称：数据挖掘教案目标：1. 了解数据挖掘的定义和概念；2. 理解数据挖掘的基本原理和方法；3. 掌握常用的数据挖掘技术及其应用；4. 能够运用数据挖掘方法解决实际问题。
教学内容和活动安排：活动一：数据挖掘的概念和基本原理（30分钟）1. 介绍数据挖掘的定义和概念；2. 解释数据挖掘的基本原理，包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。
活动二：数据挖掘方法和技术（40分钟）1. 介绍常用的数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；2. 讲解各种方法的基本原理和应用场景；3. 通过实例演示不同方法的具体步骤和操作。
活动三：数据挖掘工具的使用（40分钟）1. 介绍常用的数据挖掘工具，如Python中的Scikit-learn、R中的caret等；2. 示范使用数据挖掘工具进行数据挖掘的步骤和操作；3. 引导学生自己动手使用工具进行数据挖掘实践。
活动四：应用案例分析（60分钟）1. 学生小组分别选择一个自己感兴趣的领域，如电商、金融、医疗等；2. 每个小组根据所选领域的数据集，运用数据挖掘方法进行分析和挖掘；3. 小组展示分析结果和挖掘发现，并讨论分析过程中的问题和解决方法。
活动五：总结和讨论（20分钟）1. 概括数据挖掘的基本原理和方法；2. 总结学生在案例分析中的收获和体会；3. 讨论数据挖掘在实际问题中的应用前景。
教学资源和评估方式：教学资源：1. PowerPoint演示文稿；2. 数据挖掘相关的案例和实例；3. 数据挖掘工具的使用指南。
评估方式：1. 学生小组案例分析的报告和演示；2. 学生对数据挖掘原理和方法的理解程度；3. 学生在数据挖掘实践中的表现和成果。
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。
数据挖掘教案
数据挖掘教案数据挖掘教案一、教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和应用领域；2. 掌握数据挖掘的基本流程和方法；3. 培养学生的数据分析和挖掘能力。
二、教学内容：1. 数据挖掘概述a、数据挖掘的定义及作用；b、数据挖掘应用领域。
2. 数据挖掘的基本流程a、数据预处理；b、特征选择；c、模型建立；d、模型评估和优化。
3. 数据挖掘的常用方法a、分类与预测；b、聚类分析；c、关联规则分析；d、时序分析。
4. 数据挖掘工具的介绍a、Python中的数据挖掘库；b、R语言中的数据挖掘包；c、常用商业数据挖掘软件。
三、教学重点：1. 数据挖掘的基本流程和方法；2. 数据挖掘工具的使用；3. 数据挖掘的应用实例。
四、教学方法：1. 理论讲授结合实例分析的教学方法；2. 真实案例的分析和解决方法。
五、教学过程：1. 数据挖掘概述（20分钟）a、数据挖掘的定义及作用；b、数据挖掘应用领域；c、案例分析。
2. 数据挖掘的基本流程（30分钟）a、数据预处理的步骤；b、特征选择的方法；c、模型建立的过程；d、模型评估和优化方法；e、案例分析。
3. 数据挖掘的常用方法（40分钟）a、分类与预测方法；b、聚类分析方法；c、关联规则分析方法；d、时序分析方法；e、案例分析。
4. 数据挖掘工具的介绍（30分钟）a、Python中的数据挖掘库介绍；b、R语言中的数据挖掘包介绍；c、常用商业数据挖掘软件介绍；d、案例分析。
六、教学评估：1. 在课堂上布置小组作业，要求学生根据所学内容，选择一个实际问题，并采用数据挖掘的方法进行分析和解决；2. 课后布置个人作业，要求学生使用Python或R语言的数据挖掘工具，对给定的数据集进行分析和挖掘，并撰写实验报告。
七、教学资源：1. PPT课件；3. 数据挖掘案例和实验数据集；4. Python或R语言的数据挖掘工具。
八、教学反思：本节课通过讲解数据挖掘的基本概念、流程和方法，并结合实际案例，培养学生的数据分析和挖掘能力。
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五、实验报告
实验结束后，学生对模拟操作进行总结，编写出实验报告。
3、通过模拟和讨论，确保学生深刻体会决策树算法对分类的重要性。
二、实验内容
本实验的主要内容是通过对wake软件系统的实验，了解决策树算法分析分类与回归实验原理以及具体的实验步骤。
三、实验设备
（一）实验设备
1、计算机控制系统，包括计算机、wake软件等
（二）软件环境
1、服务器采用Microsioft Windows Java操作系统；
2、操作软件：wake软件
四、选择算法
我们使用C4.5决策树算法对bank-data建立起分类模型。训练集数据使用bank.arff，待预测集数据使用bank-new.arff。
五、试验步骤
1、我们用“Explorer”打开训练集“bank.arff”，切换到“Classify”选项卡，点击“Choose”按钮后可以看到很多分类或者回归的算法分门别类的列在一个树型框里。树型框下方有一个“Filter...”按钮，点击可以根据数据集的特性过滤掉不合适的算法。我们数据集的输入属性中有“Binary”型（即只有两个类的分类型）和数值型的属性，而Class变量是“Binary”的；于是我们勾选“Binary attributes”“Numeric attributes”和“Binary class”。如下图所示：
解释一下“Confusion Matrix”的含义。
这个矩阵是说，原本“pep”是“YES”的实例，有74个被正确的预测为“YES”，有64个错误的预测成了“NO”；原本“pep”是“NO”的实例，有30个被错误的预测为“YES”，有132个正确的预测成了“NO”。74+64+30+132 = 300是实例总数，而(74+132)/300 = 0.68667正好是正确分类的实例所占比例。这个矩阵对角线上的数字越大，说明预测得越好。
点击“Choose”右边的文本框，弹出新窗口为该算法设置各种参数。点“More”查看参数说明，点“Capabilities”是查看算法适用范围。这里我们把参数保持默认。
现在来看左中的“Test Option”。为了保证生成的模型的准确性而不至于出现过拟合（overfitting）的现象，我们有必要采用10折交叉验证（10-fold cross validation）来选择和评估模型。
三、实验设备
（一）实验设备
1、计算机控制系统，包括计算机、wake软件等
（二）软件环境
1、服务器采用Java操作系统；
2、操作软件：wake软件
四、试验步骤
1、运行weka，打开explorer后选择open file，找到我们的weather文件，选择文件后效果如下图所示：
2、选择算法。如下图，选择Classify：
3、训练集应用：
在test option中选择supplied test set
选择要预测的数据集bank-new.arff后运行显示：
=== Predictions on test data ===
inst# actual predicted error prediction ()
1 1:? 1:YES 0.75
之后点击Choose，选择NaiveBayes算法。如下图所示：
3、现在可以进行算法参数的设定，点击Choose后的文本框，出现下图：
在此，参数采用默认值，点击Start按钮，就可得出MultilayerPerceptron算法对weather.arff的实现结果，如下图所示：
4、有关实验结果的解读：
2 1:? 2:NO + 0.727
3 1:? 1:YES 0.95
4 1:? 1:YES 0.881
5 1:? 2:NO + 0.842
6 1:? 2:NO + 0.727
7 1:? 2:NO + 0.667
8 1:? 2:NO + 0.7
9 1:? 1:YES 0.881
Correctly Classified Instances 206 68.6667 %如下图所示：
也就是说这个模型的准确度只有69%左右。也许我们需要对原属性进行处理，或者修改算法的参数来提高准确度。
右键点击“Results list”刚才出现的那一项，弹出菜单中选择“Visualize tree”，新窗口里可以看到图形模式的决策树。建议把这个新窗口最大化，然后点右键，选“Fit to screen”，可以把这个树看清楚些。如下图所示：
实验三：
一、实验目的
通过实验使学生掌握Naive Bayes算法的基本原理。通过实验，初步培养学生对Naive Bayes算法的分类分析，学会Naive Bayes算法输入命令字符语句的编写，为后续课程的学习奠定基础。
二、实验内容
本实验的主要内容是通过对wake软件系统的实验，了解Naive Bayes算法分类分析的原理以及具体的实验步骤。
2、训练数据集
选上“Cross-validation”并在“Folds”框填上“10”。点“Start”按钮开始让算法生成决策树模型。如下图：
很快，用文本表示的一棵决策树，以及对这个决策树的误差分析等等结果出现在右边的“Classifier output”中。同时左下的“Results list”出现了一个项目显示刚才的时间和算法名称。如果换一个模型或者换个参数，重新“Start”一次，则“Results list”又会多出一项。我们看到“J48”算法交叉验证的结果之一为：
实验报告包括如下内容：
1、实验题目
2、实验的目的和要求；
3、实验仪器
4、实验步骤
5、实验结论
6、本次实验取得的主要收获和体会，结合所学的理论知识谈谈Naive Bayes算法应用的好处以及还有哪些应用前景。
1、实验目的
1、通过wake模拟，让学生直观的观察决策树算法分析分类与回归的过程；
2、锻炼学生对相关设备的操作水平；