数据挖掘导论（慕课）

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个人介绍

数据挖掘导论（慕课）

主讲教师：杨连贺

教师团队：共1位

杨连贺

学校：	天津工业大学
开课院系：	计算机学院
专业大类：	080901
开课专业：	计算机科学与技术
课程英文名称：	An Introduction to Data Mining
课程编号：	01610282
学分：	2
课时：	30

课程介绍

    《数据挖掘导论》课程是面向在校大学生和社会大众开设的通识教育课程。课程主要介绍数据挖掘的概念、原理、方法与技术，使学生了解数据挖掘技术在各行各业的成功应用，体会数据科学在当代社会发展中的巨大作用。本课程旨在引领学生对数据挖掘概念与技术有一定的认识与了解，培养学生分析大数据的思维能力，为将来在大数据环境下进行数据挖掘与分析奠定必要的基础。

教师团队

杨连贺

职称：教授（博导）

单位：天津工业大学

部门：计算机科学与技术学院

教学方法

1.案例教学法。数据挖掘是应用驱动的学科，自始至终离不开“应用”二字，本课程力求以经典应用案例贯穿整个教学过程。案例包括世界第一大零售商沃尔玛的购物篮分析案例，美国职业篮球联赛NBA的“先进侦察兵”案例，美国喷气推进实验室JPL和 Palomar 天文台发现多颗新恒星的案例，电话呼叫检测案例…… 此外，还以虚构的Allelectronics公司的销售案例贯穿全课程始终。

2.精泛结合法。数据挖掘的功能颇多，如数据特征化、数据区分、关联分析、分类、聚类、预测、离群点分析等。但作为入门导论，泛泛介绍不切实际，故本课程择其一二重点讲解，同时兼顾其他功能，力求“精讲”与“泛讲”相结合，使学生举一反三、触类旁通。

3.科普教学法。为了适应不同专业的学生修读本课程的需要，并增加趣味性，课程穿插了部分科普性质的录像、视频以及大数据界名人的演讲实况录像。

4.深入浅出法。对各种复杂的算法，力求浅显易懂地给出，“掰开揉碎”地讲解，使抽象问题具体化，使复杂问题简单化，符合由具体到抽象、由简单到复杂的认知规律。

此外，构建了系统的、完备的教学平台，有一套完整的教学和课程建设措施，有丰富的教学资料，并且与时俱进，不断充实、更新和提高。

课程评价

教学资源

课程章节资源

课程章节	\| 文件类型		\| 修改时间	\| 大小	\| 备注
1.1 0.1啤酒与尿布的故事——神奇的购物篮分析		文档 .ppt	2024-09-08	37.30MB
		文档 .pdf	2024-09-08	33.62MB
		文档 .ppt	2024-09-08	1.84MB
		视频 .mp4	2024-09-08	111.09MB
1.2 0.2数据挖掘技术大咖——美籍华人韩家炜教授		文档 .ppt	2024-09-08	4.68MB
		视频 .mp4	2024-09-08	174.09MB
1.3 0.3国内大数据第一人——阿里巴巴总裁马云		文档 .ppt	2024-09-08	1.23MB
		视频 .mp4	2024-09-08	151.31MB
1.4 0.4科学发展的全新时代——数据科学时代		文档 .ppt	2024-09-08	4.97MB
		视频 .mp4	2024-09-08	155.46MB
2.1 1.1 数据挖掘的目的		文档 .ppt	2024-09-08	2.44MB
		视频 .mp4	2024-09-08	348.11MB
2.2 1.2 数据挖掘的概念		文档 .ppt	2024-09-08	498.00KB
		视频 .mp4	2024-09-08	235.51MB
2.3 1.3 数据挖掘的对象		文档 .ppt	2024-09-08	2.27MB
		视频 .mp4	2024-09-08	251.70MB
2.4 1.4 数据挖掘的功能		文档 .ppt	2024-09-08	1.85MB
		视频 .mp4	2024-09-08	876.79MB
2.5 1.5 数据挖掘的技术		文档 .ppt	2024-09-08	2.59MB
		视频 .mp4	2024-09-08	136.93MB
2.6 1.6 数据挖掘的应用领域		文档 .ppt	2024-09-08	989.50KB
		视频 .mp4	2024-09-08	277.48MB
2.7 1.7 数据挖掘的主要问题		文档 .ppt	2024-09-08	814.00KB
		视频 .mp4	2024-09-08	199.80MB
3.1 2.1数据对象与属性类型		文档 .pptx	2024-09-08	6.19MB
		视频 .mp4	2024-09-08	248.27MB
3.2.1 2.2.1 中心趋势度量		视频 .mp4	2024-09-08	268.66MB
3.2.2 2.2.2 分散性度量		视频 .mp4	2024-09-08	238.76MB
3.2.3 2.2.3 基本统计描述的图形显示		视频 .mp4	2024-09-08	203.55MB
3.3 2.3 数据可视化		视频 .mp4	2024-09-08	302.18MB
3.4 2.4 度量数据的相似性和相异性		视频 .mp4	2024-09-08	503.43MB
4.1 3.1 数据预处理：概述		文档 .pptx	2024-09-08	1.20MB
		视频 .mp4	2024-09-08	50.26MB
4.2 3.2 数据清理		视频 .mp4	2024-09-08	136.24MB
4.3 3.3 数据集成		视频 .mp4	2024-09-08	32.53MB
4.4.1 3.4.1 维归约		视频 .mp4	2024-09-08	342.70MB
4.4.2 3.4.2 数值归约		视频 .mp4	2024-09-08	49.03MB
4.5 3.5 数据变换和数据离散化		视频 .mp4	2024-09-08	67.27MB
5.1 4.1 基本概念		文档 .pptx	2024-09-08	1.12MB
		视频 .mp4	2024-09-08	114.29MB
5.2.1 4.2.1 Apriori：候选生成和测试方法		视频 .mp4	2024-09-08	84.38MB
5.2.2 4.2.2 提高Apriori算法的效率		视频 .mp4	2024-09-08	44.83MB
5.2.3 4.2.3 FP-growth: 频繁模式增长方法		视频 .mp4	2024-09-08	69.69MB
5.3 4.3 哪些模式是有趣的？——模式评估方法		视频 .mp4	2024-09-08	82.43MB
6.1 5.1 聚类分析：基本概念		文档 .pptx	2024-09-08	886.29KB
		视频 .mp4	2024-09-08	146.34MB
6.2 5.2 & 5.3 主要聚类方法的分类&划分方法		视频 .mp4	2024-09-08	45.01MB
6.3 5.4 其他聚类方法		视频 .mp4	2024-09-08	111.75MB
7.1 习题课		文档 .pptx	2024-09-08	1.63MB
		视频 .mp4	2024-09-08	99.97MB