數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)大綱

1、數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)大綱（ HYPERLINK /link?url=v7rEvdP-0-Ag6X32oVZPB06M9ndbU605ZM_UCftux0udYmykR22cPhPPBdaShrKoPJyHmY2LscEH-DMPWw9vdYMHRSIpNLuAPIPDRsP-cS t /_blank Data Mining）一、課程概況課程代碼：0808020學(xué)分：2學(xué)時(shí)：32（其中：講授學(xué)時(shí)16）先修課程：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)原理、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、SAS軟件基礎(chǔ)適用專業(yè)：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)建議教材：數(shù)據(jù)挖掘，朱明編著，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，2002.2課程歸口：理學(xué)院課

2、程的性質(zhì)與任務(wù)：數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的專業(yè)課程。本課程以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹饕獌?nèi)容，講述實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的各主要功能、挖掘算法和應(yīng)用，并通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的分析更加深入地理解常用的數(shù)據(jù)挖掘模型。通過(guò)深入探討數(shù)據(jù)挖掘原理，將信息科學(xué)、計(jì)算科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的貢獻(xiàn)融合在一起，全面而又系統(tǒng)地介紹了知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法和技術(shù)，反映了當(dāng)前知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的最新成果，培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)高年級(jí)本科學(xué)生數(shù)據(jù)分析和處理的能力，使其具備初步的科研能力和創(chuàng)造能力。學(xué)生學(xué)好這門課程的基本內(nèi)容和方法，對(duì)今后的學(xué)習(xí)、研究和應(yīng)用都具有重要的作用。課程目標(biāo)目標(biāo)1. 能解釋相關(guān)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，能用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理的概念表達(dá)實(shí)際數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。目標(biāo)

3、2. 能根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源判斷數(shù)據(jù)分析的性質(zhì)并采用恰當(dāng)方法進(jìn)行合理的處理，從而準(zhǔn)確表達(dá)數(shù)據(jù)處理的精度。目標(biāo)3. 能根據(jù)不同數(shù)據(jù)的性質(zhì)，進(jìn)行噪聲數(shù)據(jù)或非一致性數(shù)據(jù)的處理，以方便后續(xù)預(yù)測(cè)和分類算法進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)及分類。目標(biāo)4. 能對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行正確的轉(zhuǎn)換盒集成分析與處理，正確表達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果。目標(biāo)5. 針對(duì)數(shù)據(jù)分類問(wèn)題，能依據(jù)數(shù)據(jù)的特性，根據(jù)實(shí)際問(wèn)題構(gòu)建決策樹模型，對(duì)決策樹進(jìn)行正確剪枝。目標(biāo)6. 針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)問(wèn)題，能依據(jù)數(shù)據(jù)的特性，根據(jù)實(shí)際問(wèn)題構(gòu)建決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模原理及算法構(gòu)造方法，會(huì)根據(jù)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模并解決實(shí)際問(wèn)題。本課程支撐專業(yè)培養(yǎng)計(jì)劃中畢業(yè)要求3-2（占該指標(biāo)點(diǎn)達(dá)成度的10%）、畢業(yè)要求

4、4-1（占該指標(biāo)點(diǎn)達(dá)成度的5%）和畢業(yè)要求5-3（占該指標(biāo)點(diǎn)達(dá)成度的4%；），對(duì)應(yīng)關(guān)系如表所示。畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)課程目標(biāo)目標(biāo)1目標(biāo)2目標(biāo)3目標(biāo)4目標(biāo)5目標(biāo)6畢業(yè)要求3-2畢業(yè)要求4-1畢業(yè)要求5-3三、課程內(nèi)容及要求（一）數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?.教學(xué)內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展概述：數(shù)據(jù)挖掘基本功能、數(shù)據(jù)挖掘基本應(yīng)用概況。（2）數(shù)據(jù)挖掘功能：定性與對(duì)比分析、關(guān)聯(lián)分析、分類與預(yù)測(cè)、聚類分析、異類分析和演化分析。（3）數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)：系統(tǒng)分類、系統(tǒng)應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。2.基本要求（1）了解數(shù)據(jù)挖掘基本功能，了解數(shù)據(jù)挖掘基本應(yīng)用概況。（2）理解定性與對(duì)比分析，了解關(guān)聯(lián)分析，理解分類與預(yù)測(cè)以及聚類分析，了

5、解異類分析和演化分析。（3）理解系統(tǒng)分類和系統(tǒng)應(yīng)用，掌握數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。3. 思政元素通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本學(xué)習(xí)，理解人類與機(jī)器的關(guān)系，即人類制定規(guī)則，機(jī)器執(zhí)行規(guī)則并在大量原始數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。各司其職，各盡其能，合作共贏。（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理1.教學(xué)內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)清洗：噪聲數(shù)據(jù)處理、不一致數(shù)據(jù)處理。（2）數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)集成處理、數(shù)據(jù)集成轉(zhuǎn)換。2.基本要求（1）掌握噪聲數(shù)據(jù)處理方法，掌握不一致數(shù)據(jù)的處理方法。（2）了解并掌握數(shù)據(jù)集成處理方法。（3）了解并掌握數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理方法。3. 思政元素有噪聲干擾、缺失、不同類別的數(shù)據(jù)是不能直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的，需要進(jìn)行預(yù)處理。凡事預(yù)則立，功

6、欲利其事必先利其器。做事先做人，基礎(chǔ)不行，地動(dòng)山搖。（三）分類與預(yù)測(cè)1.教學(xué)內(nèi)容（1）分類與預(yù)測(cè)基本知識(shí)：分類基礎(chǔ)、預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。（2）基于決策樹的分類：特征選擇、決策樹的生成、決策樹的剪枝過(guò)程。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物原型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。（4）預(yù)測(cè)方法：線性與多變量回歸、非線性回歸、其他回歸模型。2.基本要求（1）了解分類基礎(chǔ)相關(guān)概念和預(yù)測(cè)基礎(chǔ)相關(guān)概念。（2）理解特征選擇基本原理，掌握決策樹的生成方法，能根據(jù)實(shí)際問(wèn)題對(duì)決策樹進(jìn)行正確剪枝。（3）了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物原型，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模原理及算法構(gòu)造方法，會(huì)根據(jù)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模并解決實(shí)際問(wèn)題。（4）掌握線性與多變量

7、回歸方法，會(huì)用非線性回歸模型處理回歸問(wèn)題，會(huì)用其他回歸模型進(jìn)行回歸模擬預(yù)測(cè)。3.思政元素各種分類與決策算法，源至對(duì)人類、對(duì)自然、對(duì)社會(huì)的本質(zhì)和規(guī)律研究，理論來(lái)源于實(shí)踐，并且會(huì)指導(dǎo)和應(yīng)用于實(shí)踐。理論與實(shí)踐是硬幣的兩個(gè)面，是辯證對(duì)立和統(tǒng)一的。（四）聚類分析1.教學(xué)內(nèi)容（1）基礎(chǔ)知識(shí)：層次聚類、非層次聚類。（2）聚類分析方法：硬聚類、模糊聚類、核方法。2.基本要求（1）了解測(cè)量層次聚類、非層次聚類的基本概念及其相互關(guān)系。（2）了解測(cè)量硬聚類、模糊聚類、核方法等基本聚類方法。（3）掌握并會(huì)用模糊聚類方法進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類分析。3. 思政元素模糊聚類算法將樣本歸于某類的程度，用0到1的實(shí)數(shù)表達(dá)，而非0和1整數(shù)

8、表達(dá)，說(shuō)明萬(wàn)事萬(wàn)物之間是相互關(guān)聯(lián)的，而不是非黑即白的完全對(duì)立與割裂。國(guó)與國(guó)之間的關(guān)系也應(yīng)如此，美國(guó)將中國(guó)至于完全對(duì)立面在各領(lǐng)域全面對(duì)抗，是思維簡(jiǎn)單邏輯幼稚行為粗暴道德淪陷的無(wú)知表現(xiàn)。本課程安排在第5學(xué)期。教學(xué)內(nèi)容與課程目標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系及建議時(shí)間分配如表所示。序號(hào)教學(xué)內(nèi)容支撐的課程目標(biāo)支撐的畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)講授學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)1數(shù)據(jù)挖掘?qū)д撃繕?biāo)13-2422數(shù)據(jù)處理目標(biāo)2、34-1443分類與預(yù)測(cè)目標(biāo)4、55-3444聚類分析目標(biāo)65-346合計(jì)1616四、課程實(shí)施（一）把握主線，引導(dǎo)學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘、分類預(yù)測(cè)和聚類分析等相關(guān)概念、方法的實(shí)際意義，利用預(yù)測(cè)分析、聚類分析中的實(shí)際案例，幫助學(xué)生理解預(yù)測(cè)分析

9、、聚類分析的方法和過(guò)程，使學(xué)生能用預(yù)測(cè)分析、聚類分析的原理處理和分析預(yù)測(cè)、聚類結(jié)果，并最終能指導(dǎo)預(yù)測(cè)和聚類模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)。（二）采用多媒體教學(xué)手段，配合例題的講解及適當(dāng)?shù)乃伎碱}，保證講課進(jìn)度的同時(shí)，注意學(xué)生的掌握程度和課堂的氣氛。（三）采用案例式教學(xué)，引進(jìn)分類與預(yù)測(cè)和聚類分析過(guò)程中的實(shí)際案例，讓學(xué)生真正了解并掌握預(yù)測(cè)和聚類分析過(guò)程及結(jié)果的分析方法，從而具備相關(guān)知識(shí)和方法的實(shí)際應(yīng)用能力。（四）主要教學(xué)環(huán)節(jié)的質(zhì)量要求如表所示。主要教學(xué)環(huán)節(jié)質(zhì)量要求1備課（1）掌握本課程教學(xué)大綱內(nèi)容，嚴(yán)格按照教學(xué)大綱要求進(jìn)行課程教學(xué)內(nèi)容的組織。（2）熟悉教材各章節(jié)，借助專業(yè)書籍資料，并依據(jù)教學(xué)大綱編寫授課計(jì)劃，編寫每

10、次授課的教案。教案內(nèi)容包括章節(jié)標(biāo)題、教學(xué)目的、教法設(shè)計(jì)、課堂類型、時(shí)間分配、授課內(nèi)容、課后作業(yè)、教學(xué)效果分析等方面。（3）根據(jù)各部分教學(xué)內(nèi)容，構(gòu)思授課思路、技巧，選擇合適的教學(xué)方法。2講授（1）要點(diǎn)準(zhǔn)確、推理正確、條理清晰、重點(diǎn)突出，能夠理論聯(lián)系實(shí)際，熟練地解答和講解例題。（2）采用多種教學(xué)方式（如啟發(fā)式教學(xué)、案例分析教學(xué)、討論式教學(xué)、多媒體示范教學(xué)等），注重培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)、分析和解決問(wèn)題的能力。（3）能夠采用現(xiàn)代信息技術(shù)輔助教學(xué)。（4）表達(dá)方式應(yīng)能便于學(xué)生理解、接受，力求形象生動(dòng)，使學(xué)生在掌握知識(shí)的過(guò)程中，保持較為濃厚的學(xué)習(xí)興趣。3作業(yè)布置與批改學(xué)生必須完成規(guī)定數(shù)量的作業(yè)，作業(yè)必須達(dá)到以下基本

11、要求：（1）按時(shí)按量完成作業(yè)，不缺交，不抄襲。（2）書寫規(guī)范、清晰。（3）解題方法和步驟正確。教師批改和講評(píng)作業(yè)要求如下：（1）學(xué)生的作業(yè)要按時(shí)全部批改，并及時(shí)進(jìn)行講評(píng)。（2）教師批改和講評(píng)作業(yè)要認(rèn)真、細(xì)致，按百分制評(píng)定成績(jī)并寫明日期。（3）學(xué)生作業(yè)的平均成績(jī)應(yīng)作為本課程總評(píng)成績(jī)中平時(shí)成績(jī)的重要組成部分。4課外答疑為了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，幫助學(xué)生更好地理解和消化所學(xué)知識(shí)、改進(jìn)學(xué)習(xí)方法和思維方式，培養(yǎng)其獨(dú)立思考問(wèn)題的能力，任課教師需每周安排一定時(shí)間進(jìn)行課外答疑與輔導(dǎo)。5成績(jī)考核本課程考核的方式為閉卷筆試?？荚嚥扇〗炭挤蛛x，監(jiān)考由學(xué)院統(tǒng)一安排。有下列情況之一者，總評(píng)成績(jī)?yōu)椴患案瘢海?）缺交作業(yè)次數(shù)達(dá)

12、1/3以上者。（2）缺課次數(shù)達(dá)本學(xué)期總授課學(xué)時(shí)的1/3以上者。（3）課程目標(biāo)小于0.6。五、考核方式（一）課程考核包括期末考試、平時(shí)及作業(yè)情況考核，期末考試采用閉卷筆試。（二）課程成績(jī)=平時(shí)成績(jī)50%+期末考試成績(jī)50%。具體內(nèi)容和比例如表所示。成績(jī)組成考核/評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)權(quán)重考核/評(píng)價(jià)細(xì)則對(duì)應(yīng)的畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)平時(shí)成績(jī)平時(shí)作業(yè)30%課后完成20-30個(gè)習(xí)題，主要考核學(xué)生對(duì)每節(jié)課知識(shí)點(diǎn)的復(fù)習(xí)、理解和掌握程度，計(jì)算全部作業(yè)的平均成績(jī)?cè)侔?0%計(jì)入總成績(jī)。4-1、5-3考勤及課堂練習(xí)20%以隨機(jī)的形式，在每章內(nèi)容進(jìn)行中或結(jié)束后，隨堂測(cè)試1-3題，主要考核學(xué)生課堂的聽課效果和課后及時(shí)復(fù)習(xí)消化本章知識(shí)的能力，

13、結(jié)合平時(shí)考勤，最后按10%計(jì)入課程總成績(jī)。4-1、5-3期末考試期末考試卷面成績(jī)50%試卷題型包括填空題、選擇題、判斷題和綜合計(jì)算應(yīng)用題等，以卷面成績(jī)的70%計(jì)入課程總成績(jī)。4-1、5-3（三）所有課程目標(biāo)均需大于等于0.6，否則總評(píng)成績(jī)不及格，需要補(bǔ)考或重修。每個(gè)課程目標(biāo)達(dá)成度計(jì)算方法如下：式中：Ai=平時(shí)成績(jī)占總評(píng)成績(jī)的權(quán)重課程目標(biāo)i在平時(shí)成績(jī)中的權(quán)重，Bi=期末成績(jī)占總評(píng)成績(jī)的權(quán)重課程目標(biāo)i在期末成績(jī)中的權(quán)重。六、有關(guān)說(shuō)明（一）持續(xù)改進(jìn)本課程根據(jù)學(xué)生作業(yè)、課堂討論、平時(shí)考核情況和學(xué)生、教學(xué)督導(dǎo)等的反饋，及時(shí)對(duì)教學(xué)中的不足之處進(jìn)行改進(jìn)，并在下一輪課程教學(xué)中整改完善，確保相應(yīng)畢業(yè)要求指標(biāo)點(diǎn)達(dá)成。（二）參考書目及學(xué)習(xí)資料1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，陳京民編著，電子工業(yè)出版社，200