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ADDINCNKISM.UserStyle《数据挖掘与商务智能实验》课程教学大纲
(实验课程·2023版)
一、课程基本信息
课程号
0423S07044
开课单位
管理学院
课程名称
(中文)数据挖掘与商务智能实验
(英文)ExperimentofDataDimingandBusinessIntelligent
课程性质
选修
考核类型
考查
课程学分
0.5
课程学时
17
课程类别
专业发展课程(专业拓展课)
适用专业(类)
旅游管理、信息管理与信息系统
二、课程描述及目标
(一)课程简介
《数据挖掘与商务智能》课程是本专业的一门专业拓展课程,旨在通过理论教学与实践操作训练,使学生掌握商务智能的核心技术基础-数据仓库、OLAP和数据挖掘的基本概念、技术和方法,并在此基础上应用于相关领域。本课程的主要基础课程是数据库原理、概率论和统计理论等课程,同时也采用了智能原理与应用、人工智能的基础知识,也为这些课程补充了应用的内容,在本专业培养课程体系中属于承前启后的课程。
(二)教学目标
课程目标1:培养学生具有大数据思维,严谨的研究态度,利用数据分析来帮助商务决策的观念,。
课程目标2:学生能够掌握基本的商务智能基础理论和数据管理技术(如,数据仓库、OLAP、数据挖据等)。
课程目标3:能够针对具体的商业问题,运用先进的数据管理和分析技术,设计并实施有效的智能解决方案。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
毕业要求指标点
课程目标
1-4:掌握信息组织、检索与分析以及数据管理等方面的方法和工具;
课程目标2
2-4:具备统计分析、数据挖掘、信息可视化等基本的信息分析与数据管理能力
课程目标2
2-5:具备综合应用知识解决不同信息系统以及社会信息管理实际问题的能力。
课程目标3
3-3:具备科学精神、人文素养和专业素质;
课程目标1
四、教学方式与方法
教学方式:上机实践为主。
教学方法:注重学生通过处理实际问题的数据,运用理论课上所讲的方法和技巧,借助软件进行实践,以提高自己的研究能力。
五、教学重点与难点
(一)教学重点
教学重点是掌握数据仓库系统、联机分析处理(OLAP),数据处理和数据挖掘方法,对实际问题进行分析、实际数据集合应用上述方法和技术在商务智能中的应用。
(二)教学难点
教学难点是对于具体的数据处理技术,数据挖掘技术,以及数据分析技术的实际操作。
六、实验内容、基本要求与学时分配
序号
实验项目名称
实验内容与要求
学时
类型
对应课程目标
1
常用可视化的多维分析
根据实际数据做出箱图、雷达图、标签云、气泡图、树图、热图等可视化呈现。并分析其背后的管理意义。
3
验证性
课程目标1
SPSSModeler软件尝试
熟悉数据预处理组件和数据挖掘建模组件,尝试进行
决策树模型、贝叶斯网络模型、神经网络模型、支持向量机模型、时间序列模型等的尝试建模并分析结果。
3
验证性
课程目标2
2
香水销售分析
根据香水销量的真实数据,对香水销售数据预处理,统计分析,进行影响香水销量的因素分析,香水适用场所关联分析
香水聚类分析,并最后提出香水营销建议。完成报告。
5
设计性
课程目标3
3
银行信用卡欺诈与拖欠行为分析
根据实际的银行信用卡数据,进行客户信用等级影响因素分析,对于客户信用卡申请数据预处理,研究信用卡申请成功影响因素,信用卡客户信用等级影响因素,基于消费的信用等级影响因素,信用卡欺诈判断模型等,并分别尝试基于Apriori算法的欺诈模型,基于判别的欺诈模型和基于分类算法的欺诈模型。并写成实验报告形式。
6
设计性
课程目标3
合计
17
七、学业评价和课程考核
(一)考核类型:?考试?考查
(二)考核方式:?实验报告?实验作品
?其它:(填写具体考核方式)
(三)成绩评定:
考核
依据
建议分值
(百分比)
考核/评价细则
对应课程目标
平时
考核
100
出勤
20
课程目标1
作业
70
课程目标2
表现
10
课程目标3
期末
考核
0
八、课程目标达成评价
课程目标的实际达成效果计算方式如下,达成值越高,教学效果越好。
课程目标达成度=
毕业要求指标点达成度=
九、教材与教学参考书
(一)教材
《商务智能》,赵卫东,清华大学出版社,2021年,第五版。
(二)教学参考书
《商务智能与数据挖掘》,蔡晓妍、杨黎斌、张晓婷、李梅,清华大学出版社,2018,第二版;
《商务智能与数据挖掘》,陈晓红,寇纲,刘咏梅,高等教育出版社,2018,第一版;
(三)参考资料
《商务智能》慕课,中国大学MOOC课程学习平台;
《商务数据分析与应用》慕课,中国大学MOOC课程学习平台。
执笔人
杨国庆
审核人
陈永昶
教学院长
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