数据挖掘教学大纲

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1、西北师范大学课程教学大纲西北师范大学计算机科学与技术专业课程教学大纲数据挖掘一、说明（一）课程性质数据挖掘是计算机科学与技术专业的选修课程，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。先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《高级程序设计语言》、《数据结构》等。（二）教学目的数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以

2、及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。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，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。（三）教学内容本课程主要学习的内容包括数据预处理、分类与预测、聚类分析等内容（四）教学时数本课程的教学时数为课堂36学时，上机18学时，2.5学分。（五）教学方式本课程将采用课堂讲授、上机实验相结合的方法。二、本文第一章数据挖掘概述教学要点：1.理解和掌握数据挖掘的基

3、本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能。2.了解数据挖掘的应用和面临的问题。3.对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。教学时数：3学时。教学内容：第一节什么是数据挖掘（0.5学时）数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。第二节数据挖掘——在何种数据上进行？（0.5学时）关系数据库、数据仓库、事务数据库第三节数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式（1学时）关联分析、分类和预测、聚类分析第四节数据挖掘系统的分类（1学时）A284--

4、284nmwavelengthmeasuredwithabsorbance;A386--336nmwavelengthmeasuredwithabsorbance;M--samplequality,g.Note:Ifthereisadispute,anultravioletspectrophotometryforarbitrationlaw.thequalitativeidentificationseeAppendixa(Appendixtothestandard)neededtoneutralizeacidityreferstoaciditype

5、r100gofsample1mol/Lnumberofmlofsodiumhydroxidesolution.1reagentsandmaterials,exceptasotherwiseprovided,thereagentispure,waterasdistilledwater.1.10.1mol/Lsodiumhydroxidestandardsolutiondissolve4gofsodiumhydroxidein1Lbytheboilingandcoolingwater,potassiumhydrogenphthalate(referen

6、cesample)accordingtoitsrulesofplaycalibrationconcentration.Saidtakeadvancein1250CShidryhadofobenzeneIIcarboxylicacidhydrogenpotassium(benchmarkreagents0.8g~0.9g(preciseto0.0002g),placed350mLtaperedbottleinthe,with50mLbyboilingHoucoolingofwaterdissolved,joined2~3drops1%phenolph

7、thaleinindicatesagent,withhydrogenoxidationsodiumsolutiontitrationtosolutionispink,toin10swithinnotfadedforend.bytype(3)calculationsodiumhydroxidestandardsolutionofconcentration:C=m÷(Vx0.2042).................................(3)intheformula:C--standardsolutionofsodiumhydroxide

8、concentration,mol/l;Thequalityofm--potassiumhydrogenphthalate