《數(shù)據(jù)挖掘》課程教學(xué)大綱

“數(shù)據(jù)挖掘”課程教學(xué)大綱課程編號：08011042課程名稱：數(shù)據(jù)挖掘/DataMining學(xué)時：32 學(xué)分：2適用專業(yè)：計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程開課學(xué)期：6開課部門：數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院(服務(wù)外包學(xué)院)先修課程：高級語言程序設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)考核要求：考查使用教材及主要參考書：教材：MehmedKantardzic編著王曉海、吳志剛譯,《數(shù)據(jù)挖掘：概念、模型、方法和算法》，清華大學(xué)出版社,2013參考書：《Python機(jī)器學(xué)習(xí)及實踐》范淼、李超編著清華大學(xué)出版社2016《數(shù)據(jù)挖掘原理與算法》毛國君等編著清華大學(xué)出版社（第二版）2010一、課程的性質(zhì)和任務(wù)本課程是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)一門重要選修課程，主要講授數(shù)據(jù)挖掘基本概念、基本原理、基本算法，了解其應(yīng)用與目前研究進(jìn)展，為學(xué)生將來研究、學(xué)習(xí)和工程應(yīng)用提供知識儲備。二、教學(xué)目的與要求通過本課程學(xué)習(xí)讓學(xué)生了解信息處理技術(shù)的發(fā)展方向以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身的概念、原理和方法。要求學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本方法，有初步的數(shù)據(jù)挖掘工程應(yīng)用能力。三、學(xué)時分配章節(jié)課程內(nèi)容學(xué)時1數(shù)據(jù)挖掘工程與數(shù)據(jù)倉庫概述62數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理技術(shù)43數(shù)據(jù)挖掘常用算法184數(shù)據(jù)挖掘可視化25數(shù)據(jù)挖掘工程項目應(yīng)用2教學(xué)中應(yīng)注意的問題理論抽象要與具體案例緊密聯(lián)系五、教學(xué)內(nèi)容第一章數(shù)據(jù)挖掘工程與數(shù)據(jù)倉庫概述基本內(nèi)容：1、數(shù)據(jù)挖掘基本概念及要素2、數(shù)據(jù)挖掘工程過程特點(diǎn)、過程模型及過程要點(diǎn)3、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、ETL等相關(guān)概念4、數(shù)據(jù)倉庫建模一般過程與方法5、主流數(shù)據(jù)倉庫工具教學(xué)基本要求：了解數(shù)據(jù)挖掘基本概念，掌握數(shù)據(jù)挖掘工程過程模型，了解數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、設(shè)計基本要點(diǎn)和建立一般過程教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)：掌握數(shù)據(jù)挖掘概念及其過程，主流軟件下數(shù)據(jù)倉庫的建模方法教學(xué)建議：強(qiáng)化數(shù)據(jù)挖掘工程觀點(diǎn)，注意激發(fā)學(xué)生興趣。第二章數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理技術(shù)基本內(nèi)容：1、數(shù)據(jù)的表示與特性、數(shù)據(jù)預(yù)處理基本任務(wù)2、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、丟失數(shù)據(jù)、異常點(diǎn)的處理技術(shù)3、數(shù)據(jù)歸約技術(shù)：Relief算法，特征排列算法、特征離散化、值歸約、主成份歸約教學(xué)基本要求：了解數(shù)據(jù)特性和預(yù)處理任務(wù)、掌握常見數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)：數(shù)據(jù)預(yù)處理基本任務(wù)、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、丟失數(shù)據(jù)、異常點(diǎn)的處理技術(shù)、數(shù)據(jù)歸約技術(shù)的基本思想，算法流程及偽碼實現(xiàn)教學(xué)建議：使用案例教學(xué)、弄清算法流程、及時訓(xùn)練。第三章數(shù)據(jù)挖掘常用算法基本內(nèi)容：1、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法2、WEB挖掘與文本挖掘技術(shù)3、決策樹規(guī)則與決策樹方法4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)聚類方法：分區(qū)聚類、DBSCAN算法、增量聚類、Kmean算法集成學(xué)習(xí)方法7、統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法：貝葉斯方法、Logistic方法、SVM方法教學(xué)基本要求：掌握常見數(shù)據(jù)挖掘算法3.教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)：各算法的設(shè)計要點(diǎn)，算法流程及偽代碼、各算法的適用場景4.教學(xué)建議：建議使用案例教學(xué)、及時訓(xùn)練。第四章數(shù)據(jù)挖掘可視化1.基本內(nèi)容：1、可視化基本概念2、信息可視化技術(shù)：SOM技術(shù)3、主流可視化系統(tǒng)應(yīng)用2.教學(xué)基本要求：了解常用數(shù)據(jù)挖掘可視化基本概念和主流技術(shù)，了解其發(fā)展動態(tài)教學(xué)重點(diǎn)難點(diǎn)：各模式的設(shè)計與實現(xiàn)要點(diǎn)、各模式的適用場景。教學(xué)建議：建議使用案例教學(xué)、及時訓(xùn)練。第五章數(shù)據(jù)挖掘工程項目應(yīng)用1.基