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文档简介

1、数据挖掘课程名称：数据挖掘/ Data Mining学时/学分：48学时/3学分 先修课程：数据库适用专业：计算机科学与技术、软件工程及相关专业开课院（系、部、室）：数学与统计学院一、课程的性质、教学目的与要求本课程以数据挖掘为主要内容，主要介绍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处理的能力。先修课程：数据库原理、SAS软件基础。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

2、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。二、数据挖掘课程的基本要求、主要教学内容与学时分配（总学时48）第一章 数据挖掘导论（8学时）（一）教学目的和要求 本章主要介绍数据挖掘的基本概念和功能，并能熟悉掌握。同时要求了解数据挖掘的系统分类。（二）主要内容第一节 数据挖掘发展概述1、功能介绍2、基本应用概述第二节 数据挖掘功能1、概念描述：定性与对比2、关联分析3、分类与预测4、聚类分析5、异类分析6、演化分析第三节 数据挖掘系统1、系统分类2、系统应用3、数据挖掘在医学信息系统和社会保险领域的应用（三）重点难点重点、难点：掌握数据挖掘功能、数

3、据挖掘系统的应用第二章 数据预处理（8学时）（一）教学目的与要求 主要介绍数据库中的知识发现处理过程，了解数据预处理的重要性，熟悉掌握数据预处理的方法。（二）主要内容第一节 数据清洗1、噪声数据处理 2、不一致数据处理第二节 数据集成与转换 1、数据集成处理2、数据转换处理（三）重点难点重点、难点：掌握数据集成与转换第三章 分类与预测（12学时）（一）教学目的与要求主要介绍分类与预测基本知识，要求掌握基本知识，并了解各项分类和预测方法的使用。（二）主要内容第一节 分类与预测基本知识1、分类基础2、预测基础第二节 基于决策树的分类第三节 贝叶斯分类第四节 神经网络分类第五节 预测方法1、线性与多变量回归2、非线性回归3、其他回归模型（三）重点难点重点、难点：了解基于决策树的分类、贝叶斯分类第四章聚类分析（12学时）（一）教学目的与要求本章主要介绍聚类分析基本概念，并介绍聚类分析的一些基本方法。（二）主要内容1、基

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