《数据挖掘》课程教学探索

1、数据挖掘课程教学探究摘要：院大数据时代的到来，极大的推动了数据挖掘技术的应用，所以，现代企业对数据挖掘技术人才的需求越来越多，数据挖掘课程由此得到快速进展。数据挖掘是一门综合了多种学科的复杂性学科，具有很强的理论性和实践性，所以对教学的要求较高。本文将围绕数据挖掘课程的教学内容、教学方式、考核方法以及其他内容展 开论述。关键词：大数据时代的到来，给人们的生产和生活带来极大的变革，由此也引起了社会各界的广泛注重。当前，大数据已经与我们的日常生活息息相关，对各行业的进展也产生了至关重要的作用。数据挖掘技术是信息化的产物，也是现代企业生产和进展过程中需要用到的重要技术之一，所以对数据挖掘技术人才的需

2、求越来越多，数据挖掘学科由此得到了快速的进展。本文将对数据挖掘课程的教学展开论述， 希望能引起同行的共鸣。大数据介绍大数据含义大数据是网络技术进展到一定阶段出现的新兴名词，是指数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合，大数据是以云计算的共享平台为基础，通过数据的交叉复用，形成新的智力资源和知识服务水平。大数据处理需要分布式计算机构架才能完成，仅依靠单台的计算机无法实现大数据处理，所以大数据处理就是借助云计算的分布式处理、分布式数据库、虚拟存储技术对大量数据实行整合处理的过程。大数据特征大数据具有数量大(Volume)、类型多(Variety)、价 值高(Value)和速度快(Velocit

3、y )的特点，简称为“ 4V。大数据 处理的数据规模持续扩大，已经由 GB TB级扩展到EB或ZB级，这是一般计算机硬盘容量所无法达到的；大数据对象包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，存储对象由传统的文本内容扩展到了音频数据、视频数据、搜索引擎中关键词等，其数据的类型繁多复杂；数据之间的关联性持续增强，已经对社会经济、系统、信息学、网络学以及心理学等多个领域产生了长远影响；大数据的产生形式以数据流为主，能瞬时产生，具有很强的动态性和时效性。数据挖掘曳课程教学探讨教学内容数据挖掘是一门综合性的学科，学科内涉及的主要内容有数据库技术、统计学、信息检索、计算机技术以及可视化技术等，需要不同

4、的学科交叉学习，所以，该课程具有极大的理论性和实践性。在教学过程中，不但要注重基础理论知识的培养，还要增强对学生创新水平以及问题解决水平的培养。课程的知识结构可按照表1所示组建。数据挖掘前需要实行预处理，然后才能存入数据仓库，再利用相关的挖掘工具和算法，按照挖掘流程实行数据挖掘，最后将挖掘结果以可视化的形式展示出来。在整个教学过程中，教学重点是挖掘工具和挖掘算法，其中挖掘工具主要有通用挖掘工具和专用挖掘工具两类，而挖掘算法则包括分类法、关联分析法、聚类法等 10 种方法。学生不但要了解各类算法的相关概念，还要能利用算法对实例实行分析。数据挖掘课程教学探究培养数据意识数据挖掘是以数据为驱动的理论

5、分析和应用课程，具有抽象性和具体性，抽象性是指数据挖掘过程中的理论、技术和方法具有很强的抽象性，学生在有限的时间内无法理解和消化；具体性是指研究内容比较客观，具有一定的解释性和理解性。针对以上特点，教师在组织教学时，应先培养学生的学习兴趣，使学生产生一定的数据意识。具体安排时，可先安排2-4 个学时讲解数据及其主要应用，让学生对大数据的产生、影响和应用等内容做初步了解，使学生对该课程的学习目的和实际意义产生客观理解。深化基础，增强理论体系大数据特征对数据分析技术提出了更 高的要求，现有的数据分析技术难以满足实际需求，这就说明了数据 挖掘技术的应用和进展将面临更严峻的考验。数据挖掘技术涉及的知

6、识内容较多，在大学课程体系中难以全部开设，给学生的学习带来很大防碍。为解决以上问题，开封大学采取措施：将数据挖掘课程 授课对象设定为高年级学生，经过两年或三年基础课程的学习，学生 已经具备了一定的理论基础，在学习数据挖掘课程中，就可节约大量时间学习课程的核心内容。教学方式多样化理论来源于实践，也能够指导实践；实践是检 验理论的唯一途径。数据挖掘具有很强的抽象性，学生无法在有 限的学习时间内对众多概念产生充足清楚的理解，只能借助实践教学 使学生明白课程内容的原理及其有用价值。在讲解基本概念、原理或 者算法时，可采取案例教学法、任务驱动教学法、项目教学法等，将 理论与实践相结合，提升学生的学习兴趣

7、和操作水平。所以教师应在 教学过程中注意教学方法的选择和使用，充分体现出学生的主体地位 和教师的主导作用，通过一系列理实一体化教学方式，提升教学效果。改革教学考核方式数据挖掘是一门融合多种学科的实践课程，所以，课程的评价方式也应做出一定的改进。在考核时，应包括理论基础和实践部分考核，除考查学生对基本概念、挖掘流程等内容的掌 握情况外，还应对学生的实践操作技能实行考核，采纳多种方式对学 生的学习实行评价，提升考核的有效性和公平性。结语随着信息化技术的持续进展，现代企业生产运行对信息化治理系统的依赖性越来越高，现代社会已经进入了大数据时代，在这种时代背景 下，数据挖掘技术得到了社会各界的广泛重视，企业对该专业的人才 需求也越来越多，这就为数据挖掘课程的进展提供了有利条件。高校及任课教师应认清形势，积极调整教学理念，通过优化课程内容， 改进教学方式和考核方式，提升课程的教学效果，以培养高专业素养和高操作技能的复合型人才。参考文献范祺，朱昌杰，肖建于，沈龙凤，李敏. 以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究J. 科技信息， 2012(11) ： 9-