《商业数据挖掘》教学大纲.docx资源-CSDN文库

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商业数据挖掘

Business Data Mining

一、课程基本情况课程类别：专业方向课

课程学分：3学分课程总学时：48学时，其中讲课：26学时，上机：22学时

课程性质：选修开课学期：第4学期

先修课程：概率论与数理统计、数据库原理及应用、数据结构适用专业：信息管理与信息系统

教材：数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，Jiawei Han, Micheline Kamber著，范明等译，

2012年，第三版。

开课单位：经济管理学院信管系二、课程性质、教学目标和任务

数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术，是数据库

研究、开发和应用最活跃的分支之一。本课程根据我校人才培养的特点和要求，面向信息管理

与信息系统本科专业，从企业实际应用出发，全面、系统地介绍数据挖掘的基本概念、基本方

法和基本技术以及数据挖掘的最新进展，使学生对数据挖掘的整体结构、概念和技术有深入的

认识和了解。通过对商业数据的分析使学生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SPSS Clementine的使用，培养学生将实际的商业问题转化为数据挖掘目标，理解和

收集数据，应用数据挖掘工具建模，评估模型以判断是否符合商业目的，并将发现的结果组织

成可读文本的能力，使学生的理论知识和实践技能得到共同开展。

三、教学内容和要求

1 .引言（2学时）

（1）掌握数据挖掘概念、数据挖掘功能；

（2）熟悉数据挖掘的数据对象；

（3）理解数据挖掘模式；

（4）了解数据挖掘系统的分类；

（5）熟悉数据挖掘系统产品和研究原型；

（6）初步了解数据挖掘的应用。

重点：数据挖掘的概念和功能

难点：数据挖掘的功能

2.数据预处理（4学时）

（1）了解数据预处理的作用及原因；

（2）掌握数据预处理的各种形式；

（3）熟悉数据清理、数据集成和变换、数据归约的方法；

（4）了解离散化和概念分层生成；

重点：数据预处理的形式

难点：离散化和概念分层生成

3 .挖掘大型数据库中的关联规那么（4学时）

（1）了解关联规那么的基本思想、概念和意义；

（2）掌握经典Apriori算法;

（3）理解相关分析的意义；

4 4）了解由事务数据库挖掘多层关联规那么的方法步骤；

（5）初步了解由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规那么；

重点：关联规那么挖掘的aprior算法

难点：相关分析

5 .分类和预测（4学时）

（1）了解分类及预测的基本思想、概念和意义；

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