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PAGE3《數(shù)據(jù)挖掘》課程簡介課程編號:08014920課程名稱:數(shù)據(jù)挖掘/DataMining學分:4學時:64(實驗:上機:16課外實踐:0)適用專業(yè):數(shù)學與應用數(shù)學,信息與計算科學建議修讀學期:第6學期開課單位:數(shù)理科學與工程學院,信息與計算科學系先修課程:數(shù)據(jù)分析,概率論與數(shù)理統(tǒng)計考核方式與成績評定標準:閉卷或開卷考試,平時成績*30%+考試成績*70%=總評成績教材與主要參考書目:【1】機器學習與R語言,BrettLantz著,機械工業(yè)出版社出版【2】R語言與數(shù)據(jù)挖掘,YanchangZhao著,機械工業(yè)出版社出版【3】機器學習,Mitchell著,機械工業(yè)出版社出版內(nèi)容概述:數(shù)據(jù)挖掘自產(chǎn)生以來就是以分析數(shù)據(jù),理解數(shù)據(jù)的實際需求為推動力,其研究發(fā)展也逐步滲透到工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療和商業(yè)的實際需求當中。本門課是數(shù)據(jù)挖掘的入門課程,包括聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則分析、時間序列分析,文本挖掘,社交網(wǎng)絡分析等基本內(nèi)容。Sinceitsinception,dataminingisthedrivingforcetoanalyzedataandunderstandtheactualneedsofdata,anditsresearchanddevelopmenthasgraduallypenetratedintotheactualneedsofindustry,agriculture,medicalandbusiness.Thiscourseisanintroductorycourseofdatamining,includingthebasiccontentsofclustering,classification,associationruleanalysis,timeseriesanalysis,textmining,socialnetworkanalysisandsoon.《數(shù)據(jù)挖掘》教學大綱課程編號:08014920課程名稱:數(shù)據(jù)挖掘/DataMining學分:4學時:64(實驗:上機:16課外實踐:0)適用專業(yè):應用數(shù)學,信息與計算科學建議修讀學期:第6學期開課單位:數(shù)理科學與工程學院,信息與計算科學系先修課程:數(shù)據(jù)分析,概率論與數(shù)理統(tǒng)計一、課程性質、目的與任務本課程是信息類學生的基礎課程。通過本課程的學習,使學生了解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及其解決實際問題的方法流程。學會使用一種軟件R(或者Matlab,Python)來解決數(shù)據(jù)挖掘中的問題。二、教學內(nèi)容及學時分配本課程總學時數(shù)為64學時,其中理論教學為48學時,實驗教學為16學時;課程教學共有11章,具體內(nèi)容及學時安排等如下表所示:課程內(nèi)容教學要求重點(☆)難點(△)學時安排實驗學時上機學時備注第一章簡介C2第二章R語言數(shù)據(jù)操作基礎A△82第一節(jié)R簡介第二節(jié)R數(shù)據(jù)類型第三節(jié)控制流第三章查看探索A☆102第一節(jié)R繪圖基礎第二節(jié)R包的安裝查看幫助第三節(jié)Rstudio的使用第四章決策樹與隨機森林B42第五章回歸分析A4第六章聚類A42第七章離散點檢測B42第八章時間序列分析和挖掘B4第九章關聯(lián)分析A42第十章文本分析C42第十一章社交網(wǎng)絡分析C42第十二章案列1:房價指數(shù)的分析與預測C4第十三章案列2:客戶回復預測與效益最大化B4第十四章案列3:內(nèi)存受限的大數(shù)據(jù)預測模型A4(教學基本要求:A-掌握;B-熟悉;C-了解)三、建議實驗(上機)項目及學時分配項目學時備注R語言數(shù)據(jù)操作2R語言查看探索操作2決策樹與隨機森林2聚類2離散點檢測2關聯(lián)分析2文本分析2四、教學方法與教學手段板書、ppt演示、上機操作五、考核方式與成績評定標準閉卷或開卷考試,平時成績*30%+大論文*70%=總評成績六、教材與主要參考書目【1】機器學習與R語言,BrettLantz著,機械工業(yè)出版社出版【2】R語言與數(shù)據(jù)挖掘,YanchangZhao著,機械工業(yè)出版社出版【3】機器學習,Mitchell著,機械工業(yè)出版社出版七、大綱編寫的依據(jù)與說明該課程教學大綱的制定,是

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