《商业数据挖掘》教学大纲.docx

《商业数据挖掘》课程是在信息管理与信息系统本科专业中开设的一门重要的选修课程。该课程以48个学时为限，分为理论与实践两大部分。理论部分主要讲解数据挖掘的基本概念和方法，而实践部分则注重学生对数据挖掘工具的实际操作能力培养。在当今大数据时代背景下，数据挖掘技术已经成为商业分析中不可或缺的一部分，其主要目的是通过分析大量数据，发现数据间的关系，从而提炼出有价值的商业信息和知识，为商业决策提供支持。 课程的开始部分为学生介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的功能、数据对象、模式、系统分类以及实际应用案例。这不仅帮助学生建立起对数据挖掘的初步认识，而且也为后续更深层次的学习打下坚实的基础。例如，学生会了解到数据挖掘功能不仅仅是发现模式，更重要的是对商业决策的实际贡献。 数据预处理是数据挖掘过程中的关键环节，课程对此进行了细致的讲解。数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约是预处理中的四个主要步骤，每一个环节都是为了提高数据的质量，确保数据挖掘的准确性。此外，离散化和概念分层生成也是预处理中的重要技术，它们帮助将连续型数据转化为离散型数据，从而更适合进行数据挖掘分析。 关联规则学习作为数据挖掘的一个重要组成部分，课程中将重点讲解Apriori算法，并指导学生如何从事务数据库和多维数据库中挖掘出有用的关联规则。分类和预测是另一核心内容，学生将学习到决策树归纳算法、贝叶斯分类和预测算法等，掌握通过数据挖掘进行预测分析的技巧。在聚类分析环节，课程会介绍聚类的基本思想，常用的距离度量方法，以及如k-means这样的高效算法。 为了更好地应用理论知识解决实际问题，课程将教授学生如何使用SPSS Clementine这一流行的数据挖掘工具。学生将学习如何导入数据，进行数据处理和建模，使用包括但不限于aprior、C5.0、C&R树、k-means和kohonen等建模节点。通过实践，学生能深入理解数据挖掘的整个流程，从数据导入到模型建立和结果分析，这将极大地提升学生的操作能力和分析能力。 课程考核采取综合评价方式，学生的最终成绩由平时成绩、实验成绩、期中和期末考试成绩以及一篇课程论文的总评组成。这样的考核方式既考察了学生的理论掌握情况，又考察了学生对数据挖掘工具的使用能力和实际问题解决能力。 《商业数据挖掘》课程的参考教材涵盖了《数据挖掘：概念、模型、方法和算法》、《数据挖掘导论》、《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》和《数据挖掘技术》等，这些教材为学生提供了丰富的学习资源，帮助学生从不同角度深入了解数据挖掘领域。 总体而言，《商业数据挖掘》课程旨在培养学生的综合能力，不仅仅是让学生掌握数据挖掘的基本理论知识，更重要的是通过实践提升学生的数据分析能力。通过课程学习，学生应能将商业问题转化为数据挖掘目标，掌握收集和分析数据的方法，建立和评估数据模型，最终形成有价值的商业洞察报告。这样的能力对于学生未来的就业和发展具有重要的意义，也是信息管理与信息系统专业学生的必备技能之一。