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文档简介

1、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.） 著授课对象：软件工程专业学生开课学期： 学分/学时：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

2、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：1) 熟悉数据挖掘的基本概念和功能2) 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：1) 了解数据预处理的重要性2) 熟悉数据预处理的方法教学方法：课后作业：（12学时）重点内容：1) 掌握和分类与预测基本知识2) 了解各项分类和预

3、测方法教学方法：课后作业：（12学时）重点内容：1) 掌握聚类分析基本概念2) 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1) 数据挖掘原理与技术，张云涛、龚玲著，电子工业出版社，2004 2) 数据仓库与数据挖掘技术，陈京民编著，电子工业出版社，20023) 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 4) 数据挖掘，朱明编著，中国科学技术大学出版社，2002.2 5) 数据挖掘教程, Richard J. Roiger, Michael W. Geatz 著,翁敬农 译，清华大学出版社，20036) 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，2

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