数据挖掘课程大纲：概念、技术与实践

"数据挖掘教学大纲是一份针对计算机科学与技术专业的院系选修课程文档，旨在教授学生数据仓库和数据挖掘的相关知识。课程代码为07492210，推荐教材包括Jiawei Han和Micheline Kamber的著作，以及多本关于数据仓库和数据挖掘的中文译著。课程涵盖了数据处理技术、关联规则分析、分类与预测、聚类等内容，旨在提升学生的前沿认知和问题解决能力。教学目标包括理解数据仓库和数据挖掘的基本概念、关键技术，掌握主要的数据挖掘算法，并能应用到实际问题中。教学要求学生熟悉多种数据挖掘算法，如决策树、关联规则、模糊聚类等，并关注该领域的研究动态。教师需具备丰富的知识储备，清晰讲解课程内容，确保教学质量和效果。" 在数据挖掘教学大纲中，课程主要分为以下几个部分： 1. **课程概述**：课程属于计算机科学与技术专业，由数学计算机科学学院开设，作为《数据库原理》之后的选修课程。课程代码为07492210，建议使用Jiawei Han和Micheline Kamber的《Data Mining: Concepts and Techniques》作为教材。 2. **课程描述**：课程内容涉及常用数据处理技术，旨在分析和提取数据中的关联规则，进行分类、预测和聚类。目的是让学生了解计算机科学的前沿，提升分析和解决问题的能力。 3. **课程目标**：教学目标是让学生理解数据仓库和数据挖掘的背景和作用，掌握关键技术和基本概念，能应用主要的数据挖掘算法处理实际问题，并能跟踪局部变种算法的思路。 4. **教学要求**：学生需要掌握数据挖掘的重要概念和任务，包括但不限于决策树、关联规则、范例推理、模糊聚类、粗糙集、贝叶斯网络、支持向量机、隐马尔科夫模型、进化和遗传算法、神经网络等算法。教师需要保持教学工作的高质量，持续更新知识，确保课程内容的准确性、连贯性和实用性。 通过这门课程的学习，学生不仅能够获得理论知识，还将有机会将所学应用于实践，提升自身的数据分析技能，为未来从事数据仓库设计与管理、数据挖掘等工作奠定坚实基础。