Py数据基础及实战8

打造基于产教融合的就业育人综合服务平台打造基于产教融合的就业育人综合服务平台第1章数据挖掘基础教案课程名称：Python数据分析与挖掘实战课程类别：必修（专业核心课）适用专业：数据科学与大数据技术、人工智能、计算机科学与技术、统计学、信息管理与信息系统等相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：2学时（理论1学时，实验1学时）材料清单《Python数据分析与挖掘实战》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标本章为数据挖掘基础，是全书的总纲。首先介绍数据挖掘的发展脉络及数据隐私安全与伦理合规要求，使学生了解数据挖掘的基本概念、发展历史与研究现状。然后介绍数据挖掘的常用方法（分类与回归、聚类、关联规则、智能推荐、时间序列及大语言模型等），阐述数据挖掘的通用流程（目标分析、数据抽样、数据探索、数据预处理、分析与建模、模型评价6个环节），并概览常用数据挖掘工具（Python、IBMSPSSModeler、KNIME、RapidMiner、TipDM大数据挖掘建模平台、阿里云数加等）。最后介绍Python数据挖掘开发环境的配置方法，为学生后续章节的学习与实践奠定基础。基本要求了解数据挖掘的发展历史与研究现状。了解数据隐私安全与伦理合规的基本要求。了解数据挖掘的常用方法及其适用场景。熟悉数据挖掘的通用流程。了解常用数据挖掘工具的特点与功能。掌握Python数据挖掘开发环境的配置方法。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。什么是数据挖掘？它与传统的数据分析有什么区别？日常生活中哪些场景应用了数据挖掘技术？数据挖掘的通用流程包含哪些环节？各环节之间有什么关系？Python语言用于数据挖掘有哪些优势？常用的数据挖掘工具有哪些？各有何特点？探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。数据挖掘的6个通用流程环节是如何协同工作的？哪个环节最为关键？分类、聚类、关联规则、时间序列等方法分别适用于什么业务场景？大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）的出现对数据挖掘领域带来了哪些变革？拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。数据挖掘是否存在局限性？在何种情况下数据挖掘可能无法得出有效结论？结合实际案例，分析数据挖掘过程中可能存在的隐私泄露风险及防范措施。查阅资料，了解欧盟GDPR与我国数据安全相关法律法规在数据挖掘合规要求上的异同。主要知识点、重点与难点主要知识点数据挖掘发展史。伦理困境与法律法规。数据隐私与合规性。数据挖掘的常用方法。数据挖掘的通用流程。常用数据挖掘工具。Python数据挖掘环境配置。重点数据挖掘的常用方法。数据挖掘的通用流程。Python数据挖掘环境配置。难点数据挖掘的常用方法。数据挖掘的通用流程。教学过程设计理论教学过程数据挖掘发展史。数据隐私安全。数据挖掘的常用方法。数据挖掘的通用流程。常用数据挖掘工具。Python数据挖掘环境配置。实验教学过程在Windows系统上安装Anaconda。教材与参考资料教材翟世臣，张良均主编．Python数据分析与挖掘实战（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社，2026．参考资料[1] 张良均，王路，谭立云