数据挖掘技术实验教学：从Pandas到机器学习

《数据挖掘技术与应用》实验教学大纲是一门针对数据科学与大数据技术专业本科生的专业必修课程，旨在通过理论与实践相结合的方式，让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和工具。课程涵盖Pandas数据分析、回归算法、分类算法、机器学习流程、聚类算法以及推荐算法等多个实验项目，旨在提升学生的实践动手能力和创新能力。 课程基本信息中提到，这门课程共4个学分，64个学时，其中20个学时为实验或实践环节。课程要求学生具备高等数学、线性代数、概率论与数理统计以及Python程序设计的基础。实验部分不仅注重技术技能的训练，还强调思政教育，培养学生的安全意识和社会责任感。 实验项目包括七个部分，从基础的数据分析到复杂的应用，逐步递进： 1. Pandas数据分析实验：学生将学习Pandas模块的数据结构，并利用其对数据进行分析，这是一个验证性的实验，要求每个学生独立完成，以加深对数据结构理解和数据处理能力。 2. 回归算法实验：通过验证性实验，让学生理解并运用回归算法，以解决实际问题。 3. 分类算法实验：同样为验证性实验，旨在让学生掌握分类算法，如朴素贝叶斯等。 4. 机器学习的基本使用流程实验：设计性实验，要求学生理解并实践完整的机器学习开发流程。 5. 聚类算法实验：通过验证性实验，学习聚类算法，如KNN，提高对无监督学习的理解。 6. 推荐算法实验：设计性实验，让学生实践推荐系统，提升在实际场景中的应用能力。 7. NLTK实验：综合性实验，涉及自然语言处理，让学生熟悉文本处理和分析。 每个实验都有明确的学时分配，从4到6小时不等，实验类型分为验证性、设计性和综合性，以满足不同层次的学习需求。实验设备主要是配备Ubuntu 16.04操作系统和Python v3.7环境的计算机，每组一人，确保每个学生都能独立操作。 实验内容举例中，Pandas数据分析实验以销售数据为背景，要求学生查看数据集，转换数据格式，并进行可视化分析，以此检验两地销售数据之间的关联性。这个过程涵盖了数据预处理、数据分析和结果呈现等多个环节，充分体现了实验教学大纲的实践性和应用性。 通过这门课程，学生不仅能掌握数据挖掘的关键技术和工具，还能培养出解决问题的思维方法和团队协作的能力，为未来在数据科学领域的深入研究和工作打下坚实基础。