教学进度表数据挖掘.doc

周 次 课 堂 讲 授 （课程章节、题目，教学内容提要） 授课 时 数 课堂作业、课堂讨论（写明题目）、 实验、测验等 课外作业、答疑、辅导等 参考 书籍 第 1 周 数据挖掘基本概念，包括数据挖掘的产生、特点和数据集市。知识发现和数据挖掘的定义 2 第 2 周 数据挖掘的任务、分类、对象和知识表示、数据挖掘方法和技术 2 第 3 周 数据仓库和数据挖掘的发展、数据仓库组织结构和数据存储类型 2 课外作业 第 4 周 元数据、数据仓库的数据获取（包括数据质量、数据变换、数据清理） 2 第 5 周 数据集成、聚集和概括、装载数据、数据管理和系统管理 2 第 6 周 数据仓库设计和多维表设计、数据仓库的查询与索引技术以及数据仓库开发 2 课外作业 第 7 周 OLAP的数据组织和多维数据分析 2 辅导 第 8 周 OLAP的体系结构、工具及评价 2 第 9 周 文本挖掘的概念、特征表示与提取、文本分类 2 课外作业 第 10 周 关联分析、文档聚类、Web挖掘 4 第 11 周 决策树方法综述、ID3方法、C4.5方法 2 第 12 周 粗糙集理论简介、获取规则与应用 2 第 13 周 Apriori算法和基于FP-tree的关联规则挖掘算法 2 第 14 周 数据挖掘的应用，主要介绍针对生物医学和DNA数据、金融数据等其他领域的数据分析的挖掘 2 第 15 周 数据挖掘的其他主题和社会影响、数据挖掘的发展趋势 2 第 16 周 综合设计 2 答疑