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《数据挖掘技术》教学大纲模板
《数据挖掘技术》教学大纲(理论/实践类课程)
一、课程基本信息
课程编号):0910617
英文名称:The technology of data mining
教 材:《数据挖掘教程》邓纳姆(Dunham M.H.) 著
开课学期:
学分/学时:2.5学分/64课时
先修课程:《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》
教学方式:理论+实践
课程简介:数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程,本课程以数据挖掘为主要内容,讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用,并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用,培养学生数据分析和处理的能力。
二、课程教学目的和要求
通过《数据挖掘》课程的教学,使学生理解数据挖掘的基本概念和方法,学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。
三、教学内容与学时分配(本部分请用文字表述,请勿使用表格)
1.数据挖掘导论(8学时)
重点内容:
熟悉数据挖掘的基本概念和功能
了解数据挖掘的系统分类
教学方法:
课后作业:
2.数据预处理(6学时)
重点内容:
了解数据预处理的重要性
熟悉数据预处理的方法
教学方法:
课后作业:
3.分类和预测(12学时)
重点内容:
掌握和分类与预测基本知识
了解各项分类和预测方法
教学方法:
课后作业:
4.聚类分析(12学时)
重点内容:
掌握聚类分析基本概念
了解聚类分析基本方法
教学方法:
课后作业:
四、教学方法
以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学
五、平时成绩的分配
教师平时成绩占10%,月考成绩占30%,期末成绩占70%。
六、考核方式
考核方式笔试加上机大作业,通过进度检查、报告评审的形式了解学生的设计水平,根据学生任务完成的情况,设计报告的质量,平时的学习态度、工作作风、思想表现全面准确评定成绩。对每个学生要写出评语。成绩按优秀、良好、中等、及格、不及格五级记分。
七、参考书目
《数据挖掘原理与技术》,张云涛、龚玲著,电子工业出版社,2004
《数据仓库与数据挖掘技术》,陈京民编著,电子工业出版社,2002
《数据挖掘与OLAP理论与实务》,林杰斌主编,清华大学出版社,2003.1
《数据挖掘》,朱明编著,中国科学技术大学出版社,2002.2
《数据挖掘教程》, Richard J. Roiger, Michael W. Geatz 著,翁敬农 译,清华大学出版社,2003
《数据挖掘原理》,David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth著,张银奎、廖丽、宋俊等译,机械工业出版社,2003 执笔人签字: 教学院长签字: 二级学院院长签字:
注:中文、思政、体育、计算机基础课程由执笔者和教研室主任签字。
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