数据挖掘与商务智能（理论）-课程教学大纲

ADDINCNKISM.UserStyle《数据挖掘与商务智能》课程教学大纲（理论课程）一、课程基本信息课程号0423D07005开课单位管理学院课程名称（中文）数据挖掘与商务智能（英文）DataDimingandBusinessIntelligent课程性质选修考核类型考试课程学分2课程学时34课程类别学科基础课程（学科拓展课）先修课程高等数学，线性代数，数理统计，数据库原理适用专业（类）电子商务、信息管理与信息系统、旅游管理二、课程描述及目标（一）课程简介《数据挖掘与商务智能》课程是本专业的一门学科拓展课程，旨在通过理论教学与实践操作训练，使学生掌握商务智能的核心技术基础－数据仓库、OLAP和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并在此基础上应用于相关领域。本课程的主要基础课程是数据库原理、概率论和统计理论等课程，同时也采用了智能原理与应用、人工智能的基础知识，也为这些课程补充了应用的内容，在本专业培养课程体系中属于承前启后的课程。（二）教学目标课程目标1：培养学生具有大数据思维，严谨的研究态度，利用数据分析来帮助商务决策的观念，。课程目标2：学生能够掌握基本的商务智能基础理论和数据管理技术（如，数据仓库、OLAP、数据挖据等）。课程目标3：能够针对具体的商业问题，运用先进的数据管理和分析技术，设计并实施有效的智能解决方案。三、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重1-4：掌握信息组织、检索与分析以及数据管理等方面的方法和工具；课程目标20.52-4：具备统计分析、数据挖掘、信息可视化等基本的信息分析与数据管理能力课程目标20.22-5：具备综合应用知识解决不同信息系统以及社会信息管理实际问题的能力。课程目标30.23-3：具备科学精神、人文素养和专业素质；课程目标10.1四、教学方式与方法教学方式：课堂讲授、课堂讨论、课外案例实践相结合。教学方法：探讨式教学、启发式教学、案例教学相结合，课堂上，教师将介绍一些基本的商务智能的概念，以及一些常用处理数据的方法与技巧，在课外实践中，学生需通过实际运用去掌握这些方法和技巧，以提高自己的研究能力。五、教学重点与难点（一）教学重点教学重点是掌握数据仓库系统、联机分析处理（OLAP），数据处理和数据挖掘方法，例如数据预处理技术，数据挖掘技术，以及数据挖掘方法，以及对于对实际问题进行分析、并结合案例分析上述方法和技术在商务智能中的应用。（二）教学难点教学难点是对于具体的数据处理技术，数据挖掘技术，以及数据分析技术的理解和掌握。六、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求学时教学方式对应课程目标1第1章商务智能概述通过本章的教学，使学生掌握商务智能的基本概念，了解商务智能在现实生活中的重要性以及发展方向与前沿。2讲授课程目标22第2章数据仓库通过本章的教学，目的在于能够让学生能够构建数据仓库的数据模型和数据组织，了解数据仓库的体系结构，以及进行数据仓库的项目管理。4讲授课程目标23第3章在线分析处理OLAP技术通过本章的教学，使学生了解掌握OLAP技术，OLAP操作、OLAP分类，以及ROLAP与MOLAP的比较。3讲授课程目标24第4章数据挖掘过程通过本章的教学是学生掌握数据挖掘的基本概念，数据挖掘各阶段的关系，数据预处理的方法和数据清理的方法。3讲授课程目标15第5章数据挖掘方法通过本章的教学，使学生掌握各类分类器，聚类方法，和回归方法的原理和实现方法，以及应用范围，各类算法的评估和比较。14讲授课程目标26第6章商务智能应用通过本章的教学，使学生初步掌握常用的电子商务网站推荐方法，了解商务智能在网站优化，客户关系管理，企业绩效管理，搜索引擎优化的应用原理。4讲授课程目标37第7章web挖掘基础通过本章的教学，使学生初步掌握Web挖掘的概念，了解Web内容挖掘，Web结构挖掘和Web日志挖掘方法。4讲授课程目标2合计34八、学业评价和课程考核（一）考核类型：考试考查（二）考核方式：开卷考试闭卷考试课程论文课程报告其它：（三）成绩评定：考核依据建议分值（百分比）考核/评价细则对应课程目标平时考核30出勤10考勤情况课程目标1作业10完成进度、基本概念、正确性课程目标2表现10回答问题课程目标3期末考核70课程目标1课程目标2课程目标3九、课程目标达成评价课程目标的实际达成效果计算方式如下，达成值越高，教学效果越好。课程目标达成度毕业要求指标点达成度十、教材与教学参考书（一）教材《商务智能》，赵卫东，清华大学出版社，2021年，第五版。（二）教学参考书《商务智能与数据挖掘》，蔡晓妍、杨黎斌、张晓婷、李梅，清华大学出版社，2018，