商务智能与数据挖掘实验：探索商业数据与IBM SPSS Modeler

"《商务智能与数据挖掘实验》是一门针对信息管理与信息系统专业的必修课程，旨在让学生深入了解商务智能和数据挖掘的概念、方法和技术。课程总共64学时，其中实验部分36学时，授予4个学分。教材采用《数据挖掘概念与技术》（Jiawei Han, Micheline Kamber著），并推荐了多本相关参考书籍。通过实验，学生将学习如何运用IBM SPSS Modeler等工具处理商业数据，构建和评估数据挖掘模型，提升解决实际商业问题的能力。课程考核包括实验实习报告和实验内容，成绩纳入商务智能与数据挖掘课程总评。实验内容包括数据审核、特征选择、决策树构建等多个实践项目。" 这门课程主要围绕商务智能和数据挖掘的核心概念展开，首先介绍了商务智能的背景及其在现代商业环境中的应用，然后深入探讨数据挖掘的原理和技术。数据挖掘是通过分析大量数据，从中提取有价值信息的过程，它涉及到数据预处理、模式发现、模型评估等多个阶段。在实验环节，学生将学习如何使用数据审核技术处理数据质量问题，如缺失值、异常值和极端值的检测与处理；接着，通过特征选择来识别对预测目标最有影响的变量，这是建立高效模型的关键步骤；此外，课程还将教授决策树算法，如C5.0和CART，这些算法常用于分类任务，帮助理解变量之间的关系。 实验课程的教学目标不仅限于理论知识的传授，更注重培养学生的实践操作能力。通过使用IBM SPSS Modeler这样的专业数据挖掘工具，学生可以实际操作数据，理解数据挖掘流程，从而提高问题解决和决策制定的技能。实验实习报告的撰写则要求学生能够系统地记录实验过程，分析结果，并将发现的洞见以清晰易懂的方式呈现，这是将学术知识转化为商业价值的重要训练。 课程考核方面，除了实验报告，教师还会根据学生的实验表现和成果进行评价，确保学生在实践中掌握了所学知识。参考书目提供了丰富的学习资源，涵盖了数据挖掘的基础理论、经典模型以及大数据处理等领域，帮助学生深化理解，拓宽视野。 《商务智能与数据挖掘实验》是一门综合理论与实践的课程，旨在培养具备商务智能分析和数据挖掘能力的专业人才，以适应信息时代对数据驱动决策的需求。通过该课程的学习，学生不仅可以掌握数据挖掘的关键技术，还能提升解决实际商业问题的能力，为未来的职业生涯打下坚实基础。