数据挖掘教学大纲_第1页
数据挖掘教学大纲_第2页
数据挖掘教学大纲_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上数据挖掘课程名称：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 Enterpri

2、se 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。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、

3、难点：掌握数据挖掘功能、数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、基础知识2、聚类

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论