《数据挖掘》课程教学大纲.docx

本课程教学大纲旨在培养学生对数据挖掘的基本概念、技术和应用的理解和掌握，通过学习数据仓库、OLAP、数据挖掘等技术，学生将具备数据分析和挖掘的基础知识和技能。 知识点1：数据挖掘的定义和分类 数据挖掘是指在大量数据中寻找有意义或有价值信息的过程，是一种从数据海洋中发现隐臧的知识模式的技术。数据挖掘可以分为两类：有监督学习和无监督学习。 知识点2：数据挖掘的应用 数据挖掘有多种应用场景，如预测、分类、聚类、关联规则等。数据挖掘可以用于解决商业、金融、医疗、教育等领域的问题。 知识点3：数据仓库的概念和结构 数据仓库是一种专门用于存储和管理数据的仓储设施，是数据挖掘的基础设施。数据仓库结构包括数据模型、数据抽取、转换和装载、元数据等。 知识点4：OLAP的概念和应用 OLAP（Online Analytical Processing）是一种在线分析处理技术，用于快速处理和分析大量数据，支持多维数据分析和挖掘。 知识点5：数据挖掘算法 数据挖掘算法包括决策树、关联规则、K-均值算法、遗传算法等，每种算法都有其特点和应用场景。 知识点6：实验设计和评测 实验设计是数据挖掘课程的重要组成部分，学生通过实验设计和实施，掌握数据挖掘技术和应用。实验评测包括功能的正确性、模型的正确性、理解的合理性等。 知识点7：数据挖掘工具和技术 数据挖掘工具和技术包括ESX、SQL Server、Excel、Visual Studio等，每种工具和技术都有其特点和应用场景。 知识点8：多维数据分析 多维数据分析是一种高级数据分析技术，用于分析和挖掘大量数据。多维数据分析可以应用于商业、金融、医疗、教育等领域。 知识点9：神经网络在数据挖掘中的应用 神经网络是一种机器学习算法，用于数据挖掘和预测。神经网络可以应用于分类、聚类、预测等场景。 知识点10：贝叶斯和决策树算法 贝叶斯和决策树算法是两种常用的数据挖掘算法，用于分类、预测和决策支持。