《数据挖掘技术》教学大纲（理论/实践类课程）一、课程基本信息
课程编号）：0910617
英文名称：The technology of data mining
教 材：《数据挖掘教程》邓纳姆（Dunham M.H.） 著
授课对象：软件工程专业学生
开课学期：
学分/学时：2.5学分/课时
先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》
教学方式：理论+实践
课程简介：数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述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。
二、课程教学目的和要求
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 Enterprise 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。
三、教学内容与学时分配（本部分请用文字表述，请勿使用表格）
1．数据挖掘导论（8学时）
重点内容：
1)熟悉数据挖掘的基本概念和功能
2)了解数据挖掘的系统分类
教学方法：
课后作业：
2．数据预处理（6学时）
重点内容：
1)了解数据预处理的重要性
2)熟悉数据预处理的方法
教学方法：
课后作业：
3.分类和预测（12学时）
重点内容：
1)掌握和分类与预测基本知识
2)了解各项分类和预测方法
教学方法：
课后作业：
4.聚类分析（12学时）
重点内容：
1)掌握聚类分析基本概念
2)了解聚类分析基本方法
教学方法：
课后作业：
四、教学方法
以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学
五、平时成绩的分配
教师平时成绩占10%，月考成绩占30%，期末成绩占70%。
六、考核方式
考核方式笔试加上机大作业，通过进度检查、报告评审的形式了解学生的设计水平，根据学生任务完成的情况，设计报告的质量，平时的学习态度、工作作风、思想表现全面准确评定成绩。对每个学生要写出评语。成绩按优秀、良好、中等、及格、不及格五级记分。
七、参考书目
1)《数据挖掘原理与技术》，张云涛、龚玲著，电子工业出版社，2004
2)《数据仓库与数据挖掘技术》，陈京民编著，电子工业出版社，2002
3)《数据挖掘与OLAP理论与实务》，林杰斌主编，清华大学出版社，2003.1
4)《数据挖掘》，朱明编著，中国科学技术大学出版社，2002.2
5)《数据挖掘教程》, Richard J. Roiger, Michael W. Geatz 著,翁敬农 译，清华大学出版社，2003
6)《数据挖掘原理》，David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth著，张银奎、廖丽、宋俊等译，机械工业出版社，2003
执笔人签字：
教学院长签字：
二级学院院长签字：
注：中文、思政、体育、计算机基础课程由执笔者和教研室主任签字。