《数据挖掘》教学大纲
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(本科)
数据挖掘教学大纲一、基本信息英文名称：Data Mining课程编号：063211505课程类别：专业课课程性质：选修课学时：32 （理论学时：32）学分：2适用对象：软件工程专业先修课程：数据库、Java程序设计开课单位：计算机学院使用教材：[1] 王振武. 数据挖掘算法原理与实现. 北京：清华大学出版社，2017.主要参考书：[1] Jiawei Han. 数据挖掘概念与技术. 机械工业出版社2015[2] 林字. 数据仓库原理与实践. 北京：人民邮电出版社，2003二、教学目标《数据挖掘》是软件工程专业的一门具有重要工程价值的前沿专业课程，是人工智能研究方向的一个重要分支。
旨在让学生掌握大数据分析的常用方法，培养他们通过合适的数据分析方法，获取隐藏在数据深层次内部不易被察觉的某些数据之间关系的能力。
本课程的教学目的是使学生了解数据挖掘的基本概念和基础知识；掌握应用数据挖掘的基本原理、技术和方法；具备熟练使用数据挖掘方法进行问题分析和程序设计的能力；具备不同数据挖掘方法的性能评估能力；能够应用成熟的数据挖掘技术解决实际工程问题。
课程目标及能力要求具体如下：课程目标1：了解数据挖掘的基本概念以及其各种数据挖掘算法的基本原理；掌握常用的数据挖掘算法特点和使用场景；能够运用数据挖掘方法分析复杂软件工程问题，并建立解决问题的基本思路和方案。
课程目标2：能够使用数据挖掘的基本方法进行具体工程问题解决方案的分析；使用数据挖掘常用算法进行方案的实验设计，验证方案的可行性。
三、课程内容、教学要求及评价方式1.课程内容、要求与评价方式通过指导学生学习与课程目标相对应的课程内容，实现课程目标的达成。
评价方式包括：课后作业、专题、期末考试。
各课程目标的教学方式与评价方式详见表2。
授课方式：（1）讲授；（2）实验；（3）上机；（4）现场演示评价方式：（1）课后作业：包括学习、作业、纸质作业、电子作业等；（2）课堂测验：包括纸质、上机两种；（3）专题：包括报告、硬件设计、程序设计、算法设计、方案设计等；（4）期中考试：包括试卷、上机；（5）实验：有实验报告、实验过程考核（实践操作、原理提问）、实验结果；（6）期末考试：包括试卷、上机。
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。
《数据挖掘基础综合实验》教学大纲
数据挖掘基础综合实验Experiment of Data Mining一、课程基本情况教学周数：1周学分：1学分开课学期：第5学期课程性质：选修先修课程：数据挖掘基础适用专业：信息工程教材：数据挖掘：实用机器学习工具与技术，机械工业出版社，Ian H. Witten等著，2014。
开课单位：电子与信息工程学院信息工程系二、实验课程的教学目标和任务数据挖掘基础综合实验是一门面向实践的软件技术课。
在讲授数据挖掘基础理论和基本方法的同时，通过上机实习实践，达到如下目标。
一方面，使学生加深对数据挖掘内涵的理解，并学会利用Weka或使用常用程序设计语言进行数据挖掘的技能；另一方面，通过各个实验项目，学习数据挖掘研究的思路，认识数据挖掘研究的迫切性，增强学生的基本研究技能，为学生工作或进一步从事研究生打下基础，提高运用数据挖掘相关理论进行理论分析与解决实际问题的能力。
三、实验课程的内容和要求四、课程考核1、实验实习报告的撰写要求：2、实验实习报告：实验报告4次或课程设计论文：1篇；3、考核及成绩计算方式：20%考勤+ 80%课程设计论文成绩或实验报告成绩五、参考书目1、《数据挖掘导论》人民邮电出版社，Pang-Ning Tan等著，范明等译；2011年，第2版。
2、《数据挖掘概念与技术(原书第三版)》机械工业出版社，（加）Jiawei Han，Micheline Kamber编；2012，第3版。
3、《数据挖掘》中国科学技术大学出版社，朱明编；2008年，第2版；4、《数据挖掘原理》机械工业出版社，David Hand，Heikki Mannila，Padhraic Smvth 编；2003年，第1版。
5、《R语言与数据挖掘最佳实践和经典案例》机械工业出版社，Yanchang Zhao著，陈建等译；2014年，第1版。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大重要领域。
本文将围绕数据分析与数据挖掘课程的教学大纲展开讨论，旨在帮助读者更好地了解这门课程的内容和目标。
一、课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义及关系数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以发现数据中的隐藏信息和规律，从而支持决策和解决问题的过程。
数据挖掘则是指利用各种技术和方法从大量数据中发现潜在的有用信息和知识。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将掌握数据分析与数据挖掘的基本概念、方法和技术，能够运用相关工具进行数据处理和分析，具备解决实际问题的能力。
1.3 课程重要性数据分析与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，能够帮助企业做出科学决策、优化产品和服务、提高效率和盈利能力，是当今信息时代不可或缺的重要技能。
二、课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程，旨在提高数据的质量和可用性。
2.2 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示，以揭示数据之间的关系和规律，为后续建模和分析提供支持。
2.3 数据建模与评估数据建模是指利用机器学习和统计方法构建模型，对数据进行预测和分类。
数据评估则是评估模型的性能和准确度，找出模型的优缺点并进行改进。
三、教学方法3.1 理论讲授教师将通过课堂讲授介绍数据分析与数据挖掘的基本理论和方法，帮助学生建立起相关知识体系。
3.2 实践操作通过实际案例和数据集的操作，学生将有机会动手进行数据处理和分析，提升实际应用能力。
3.3 项目实践课程将设置数据分析与数据挖掘项目，让学生在实际问题中应用所学知识，培养解决实际问题的能力。
四、考核方式4.1 课堂测验课程将安排定期的课堂测验，检验学生对数据分析与数据挖掘知识的掌握程度。
4.2 作业学生需完成相关作业，包括数据处理和分析、模型建立和评估等内容，以提升实际操作能力。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、引言1.1 数据挖掘的概念和应用领域1.2 数据挖掘在实际问题中的作用和意义1.3 数据挖掘的基本流程和方法论二、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 数据重复处理2.2 数据集成2.2.1 数据源选择2.2.2 数据集成方法2.3 数据变换2.3.1 数据规范化2.3.2 数据标准化2.3.3 数据离散化2.4 数据降维2.4.1 特征选择2.4.2 特征提取三、数据挖掘算法概述3.1 分类算法3.1.1 决策树算法3.1.2 支持向量机算法3.1.3 朴素贝叶斯算法3.1.4 K近邻算法3.1.5 集成学习算法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 异常检测算法3.4.1 离群点检测算法3.4.2 孤立森林算法四、数据挖掘模型评估和优化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曲线和AUC值4.2 模型优化方法4.2.1 参数调优4.2.2 特征选择和降维4.2.3 集成学习方法五、实际案例分析5.1 电商推荐系统5.1.1 数据收集和预处理5.1.2 用户行为分析5.1.3 商品推荐算法实现5.2 社交媒体情感分析5.2.1 数据收集和预处理5.2.2 文本特征提取和情感分类5.2.3 结果可视化和分析六、数据挖掘工具和软件介绍6.1 常用数据挖掘工具6.1.1 Python中的Scikit-learn库6.1.2 R语言中的Caret包6.1.3 Weka工具6.2 数据可视化工具6.2.1 Tableau6.2.2 Power BI七、数据挖掘的伦理和隐私问题7.1 数据隐私保护7.1.1 匿名化技术7.1.2 脱敏处理7.2 数据共享和知识产权问题7.2.1 数据共享协议7.2.2 模型共享和商业化八、总结和展望8.1 数据挖掘的发展趋势8.2 数据挖掘在未来的应用前景以上是数据挖掘教学大纲的标准格式文本，详细描述了数据挖掘的基本概念、流程和方法，包括数据预处理、数据挖掘算法概述、模型评估和优化、实际案例分析、数据挖掘工具和软件介绍、数据挖掘的伦理和隐私问题等内容。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲1. 引言1.1 数据挖掘概述1.2 数据挖掘在实际应用中的重要性1.3 数据挖掘的基本原理和方法2. 数据预处理2.1 数据清洗2.1.1 缺失值处理2.1.2 噪声数据处理2.1.3 异常值处理2.2 数据集成2.2.1 数据库集成2.2.2 文件集成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 数据归约2.4 数据降维2.4.1 特征选择2.4.2 特征提取3. 数据挖掘算法3.1 关联规则挖掘3.1.1 Apriori算法3.1.2 FP-Growth算法 3.2 分类算法3.2.1 决策树算法3.2.2 朴素贝叶斯算法 3.2.3 支持向量机算法 3.3 聚类算法3.3.1 K-means算法 3.3.2 层次聚类算法 3.4 预测算法3.4.1 线性回归算法3.4.2 神经网络算法4. 模型评估和验证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4.2 交叉验证4.3 过拟合和欠拟合问题5. 数据挖掘应用5.1 金融领域中的数据挖掘应用5.2 零售业中的数据挖掘应用5.3 医疗领域中的数据挖掘应用5.4 社交网络中的数据挖掘应用6. 实验与案例分析6.1 使用Python进行数据挖掘实验6.2 基于真实数据集的案例分析7. 数据挖掘的伦理和隐私问题7.1 数据隐私保护7.2 数据挖掘的伦理考虑8. 总结与展望8.1 数据挖掘的发展趋势8.2 数据挖掘在未来的应用前景本教学大纲旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用。
学生将学习如何进行数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。
然后，学生将学习不同的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和预测算法。
接下来，学生将学习如何评估和验证数据挖掘模型，并了解数据挖掘在不同领域的应用，如金融、零售、医疗和社交网络。
实验和案例分析将帮助学生将理论知识应用到实际问题中。
《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》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的课程之一，它涵盖了数据处理、数据分析、数据挖掘等多个方面的知识和技能。
本文将从教学大纲的角度出发，详细介绍数据分析与数据挖掘课程的内容和教学重点。
一、数据分析与数据挖掘课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义和概念数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有用信息和支持决策的过程。
数据挖掘则是在大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
1.2 课程的目标和意义数据分析与数据挖掘课程旨在培养学生对数据的敏感性和分析能力，帮助他们更好地理解和利用数据，提高信息处理和决策能力。
1.3 课程的教学方法和评估方式教学方法主要包括理论讲解、案例分析和实践操作，评估方式则包括考试、作业和项目报告等。
二、数据分析与数据挖掘课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等内容。
2.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法和算法。
2.3 数据分析应用数据分析应用涵盖了商业智能、市场营销、金融风险管理、医疗健康等多个领域。
三、数据分析与数据挖掘课程教学重点3.1 数据理解和数据可视化学生需要掌握数据的基本特征和结构，能够通过可视化工具对数据进行分析和展示。
3.2 模型建立和评估学生需要学会选择合适的模型和算法，以及对模型进行评估和调优。
3.3 实际案例分析通过实际案例分析，学生能够将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
四、数据分析与数据挖掘课程实践环节4.1 数据集获取和处理学生需要自行获取数据集，并进行数据清洗和预处理。
4.2 模型建立和调优学生需要选择适当的算法和工具，建立模型并对其进行调优。
4.3 结果分析和报告学生需要对实验结果进行分析和总结，并撰写实验报告进行展示。
五、数据分析与数据挖掘课程未来发展5.1 人工智能与大数据随着人工智能和大数据技术的发展，数据分析与数据挖掘将更加重要，未来的课程内容可能会涵盖更多新技术和新方法。
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河北经贸大学课程水平认定
《数据挖掘》学习大纲
课程名称 数据挖掘 课程类型 必修课
总 学 时 32学时 学 分 2学分
适用专业 统计学 开课单位 数统学院
一、学习性质
《数据挖掘》是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培
养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求
的专业人才。
二、学习目的
本课程目的主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，
了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学习知识发现的过程，利用基本的统计和非
统计技术评估数据挖掘对话的结果等。
三、学习要求
重点掌握几种数据挖掘策略及每种策略的适用时机；如何通过几种数据挖掘技术建立模型来解
决问题。
四、课程内容与学时分配
课程内容与学时分配
课 程 内 容
学时分配
自学 自学研讨调研
第一章 引言 2 2
第二章 数据预处理 2 2
第三章 分类和预测 4 8
第四章 复杂类型数据的挖掘 4 4
第五章 数据挖掘的应用和发展趋势 2 2
五、课程考核和成绩评定
课程考核为闭卷考试。
成绩评定：考试成绩实行百分制，其中基础知识测试题的分值掌握在40分左右；综合能力测
试题的分值掌握在60分左右。60分为及格。
六、推荐教材和学习参考书
推荐教程 作者 出版社及出版时间
数据挖掘：概念与技术 JIAWEI HAN MICHELINE KAMBER 机械工业出版社，2006
学习参考书 作者 出版社及出版时间
数据挖掘导论 范明，范红建 人民邮电出版社，2006
数据挖掘与应用 张俊妮 北京大学出版社，2009
数据挖掘-概念、模型、
方法和算法
闪四清，陈茵，程雁 清华大学出版社，2003
七、学习具体内容
第一章 引言
一、基本要求
要求学生重点了解当今世界上流行数据挖掘技术的应用范围和流程，对数据挖掘有一个总体
的认识；重点掌握Clementine基本功能和操作；海量数据的选择，会正确解释软件处理的结果，
尤其掌握样本信息的解释。
二、授课方法
自学。
三、学习内容
（一）什么激发了数据挖掘以及它的重要性
（二）数据挖掘定义
（三）在何种数据上进行数据挖掘
1、关系数据库
2、数据仓库
3、事务数据库
4、高级数据库系统和高级数据库应用
（四）数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式
1、关联分析
2、分类和预测
3、聚类分析
4、孤立点分析
5、演变分析
（五）数据挖掘软件Clementine的基本功能和操作
四、重点难点
数据挖掘的概念和基本功能
五、思考与讨论
1、什么是数据挖掘？
2、数据挖掘的对象是什么？
3、数据挖掘的主要功能有哪些？
4、Clementine的基本功能和操作。
第二章 数据预处理
一、基本要求
要求学生重点掌握数据预处理的用途，能正确解释软件处理的结果，尤其是样本信息的解释；
同时要求学生阅读一定数量的文献资料，加深理解如何对数据集进行合理的数据预处理。
二、授课方法
自学。
三、学习内容
（一）数据预处理的原因
（二）数据集成和变换
1、数据集成
2、数据变换
（三）缺失值处理的方法
1、处理带有缺失值的记录
2、处理带有缺失值的字段
3、归因或填充缺失值
4、用于缺失值的CLEM 函数
四、重点难点
数据集中缺失值的处理方法及Clementine软件实现。
五、思考与讨论
1、为什么进行数据预处理？
2、数据预处理的主要方法和适用范围是什么？
第三章 分类和预测
一、基本要求
要求学生理解分类、预测的各种建模方法的基本思想，掌握分类、预测建模方法的软件实现，
了解分类、预测方法的基本应用。
二、授课方法
自学。
三、学习内容
（一）什么是分类，什么是预测
（二）分类预测：决策树
1、决策树的基本思想
2、C5.0算法及软件实现
3、决策树的案例及分析
（三）分类预测：神经网络
1、神经网络的基本思想
2、神经网络的软件实现
3、神经网络的案例及分析
（四）预测
1、线性回归和多元回归
2、非线性回归
3、其他回归模型
（五）分类预测的准确性
1、评估分类法的准确率
2、提高分类法的准确率
3、准确率足够判定分类法吗
四、重点难点
分类、预测的各种建模方法、软件实现及应用
五、思考与讨论
1、分类预测的作用和基本思想是什么？
2、决策树的基本思想和软件实现。
3、神经网络的基本思想和软件实现。
4、分类预测模型的评估。
第四章 复杂类型数据的挖掘
一、基本要求
要求学生对复杂类型数据的挖掘方法有一个概括的认识，理解并掌握时间序列数据挖掘模型
的构建方法及应用。
二、授课方法
自学。
三、学习内容
（一）复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘
1、结构化数据的概化
2、空间和多媒体数据概化中的聚集和近似计算
3、对象标识符和类
4、类复合层次的概化
5、对象立方体的构造与挖掘
6、用分而治之方法对规则数据库进行基于概化的挖掘
（二）空间数据库挖掘
1、空间数据立方体构造和空间OLAP
2、空间关联分析
3、空间聚类方法
4、空间分类和空间趋势分析
5、光栅数据库挖掘
（三）时序数据和序列数据的挖掘
1、趋势分析
2、时序分析中的相似搜索
3、序列模式挖掘
4、周期分析
四、重点难点
时间序列数据挖掘模型的构建方法及应用
五、思考与讨论
1、什么是复杂类型数据？
2、复杂类型数据的数据挖掘模型主要有哪些？
3、时间序列数据挖掘模型的构建方法及软件实现。
第五章 数据挖掘的应用和发展趋势
一、基本要求
要求学生了解数据挖掘的应用和发展趋势。
二、授课方法
自学。
三、学习内容
（一）数据挖掘的应用
1、针对生物医学和DNA数据分析的数据挖掘
2、针对金融数据分析的数据挖掘
3、零售业中的数据挖掘
4、电信业中的数据挖掘
（二）数据挖掘的发展趋势
四、重点难点
数据挖掘的应用范围和发展趋势。
五、思考与讨论
1、数据挖掘的主要应用领域。
2、数据挖掘的发展趋势。