数据挖掘：理论与商业决策实践

《数据挖掘与管理决策》课程是一门专业主干课程，课程编号为20157，英文名为DataminingandManagementDecision，旨在培养学生的数据处理和分析能力。该课程以清华大学出版社出版的DataMiningIntroductoryandAdvancedTopics（Margaret H. Dunham著，影印版）为主要教材，于2003年10月发行。 课程内容涵盖了数据挖掘的全貌，分为四个部分：首先，导论部分为学生提供了全面的数据挖掘背景知识，包括其起源和发展，以及主要技术的应用。学生将掌握数据挖掘的基本概念，如数据挖掘与数据库、机器学习和统计学的交叉领域。 第二部分着重讲解数据挖掘的核心算法，涉及分类、聚类和关联规则的常用方法，让学生理解并能够运用这些算法解决实际问题。这部分的教学将理论与实践相结合，通过软件介绍加深理解。 进入第三部分，课程扩展到数据挖掘的高级课题，如Web挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘，这些都是当前数据处理的热点领域。通过这些内容，学生能够发掘网络数据中的潜在价值，为商业竞争、企业管理和政府决策提供支持。 在第七章Web挖掘部分，学生们将学习高级数据挖掘技术，如Web内容挖掘（如爬虫、Harvest系统和虚拟Web视图）、Web结构挖掘（如PageRank和Clever）、以及Web使用挖掘（包括预处理、数据结构、模式发现和分析）。通过这个章节，学生将学会如何处理和分析网络数据中的复杂模式。 教学过程中，课程要求学生通过思考题来巩固理论知识，例如，构建字符串<ABAC>的简短概述，以及考虑通过代理服务器收集频繁序列统计时的复杂性。这样的问题设计旨在提升学生的实践能力和批判性思维。 《数据挖掘与管理决策》课程是一门实践性和理论性兼具的课程，不仅帮助学生掌握数据挖掘的基本原理和技术，还能使他们理解和应用这些技术解决实际管理决策中的挑战，对于提升现代企业管理者的数据分析素养具有重要意义。课程共计3学分，总课时为51课时，充分体现了对深度学习和实战应用的重视。