课程教学目的:
通过本课程的学习,帮助学生达到以下学习目的
●了解什么是数据挖掘以及如何用数据挖掘来解决实际问题。
●识别某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行。
●逐步学习知识发现的过程,写一篇关于数据挖掘对话结果的报告。
●利用基本的统计和非统计技术评估数据挖掘对话的结果。
●识别几种数据挖掘策略,了解每种策略的适用时机。
●全面了解如何通过几种数据挖掘技术建立模型来解决问题。
●概要了解数据仓库的结构以及如何利用数据仓库。
●了解什么是联机分析处理(OLAP)以及如何应用它来分析数据。
●了解专家系统是描述模拟人类行为的一般模型。
●了解如何借助目标树设计基于规则的系统。
●认识智能代理系统是协助我们处理日常任务的计算机程序。
●了解结合专家系统的问题解决方法和数据挖掘策略能解决哪些类型的问题。
课程成绩评定:
平时上机训练占总评成绩的30%,期末考试占总评成绩的70%。
课堂讨论:
事先布置,针对主要的知识点进行课堂讨论。
课后作业:
根据所学内容,重点进行上机实验,并提交作业。
课程论文:
在课程结束后,写一篇有关数据挖掘方面的课程论文,要用到一种或多种数据技术进行实例分析。
其它要求:
上课不迟到,不早退。上课期间,请将手机关闭。由于生病或其它特殊原因需要特别帮助者,请尽快与任课教师联系,以便尽早进行安排。
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