职称：副教授
单位：北京信息职业技术学院
部门：软件与信息学院
职位：二级学院副院长
数据挖掘综合实训
主讲教师：陈星
教师团队：共5位
- 张治斌
- 郑淑晖
- 陈悦
- 赵玉新
- 耿秀华
本课程以IBM公司SPSS Modeler软件的应用为主线，通过介绍和实践的方式，帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、原理、算法以及分析方法、技术和应用，使学生具有对数据进行分析、挖掘的能力，理解和掌握基本算法与参数设置的能力，培养学生分析数据、挖掘获取知识的基本能力，为其今后在相关领域开展工作打下坚实的基础。
…
| 学校： | 北京信息职业技术学院 |
| 开课院系： | 软件与信息学院 |
| 专业大类： | 电子信息大类 |
| 开课专业： | 大数据技术与应用 |
| 课程英文名称： | Data Mining Application |
| 课程编号： | ZJ1647608 |
| 学分： | 4 |
| 课时： | 64 |
教师团队
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 网络课程导学及学生学习指引 |
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文档
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| 1.2 课标、计划及首页 |
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文档
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| 2.1 大数据时代的常见技术特征（2学时）（第1周） |
视频
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视频
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视频
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视频
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作业
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| 2.1.1 直播课 |
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视频
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| 2.2 数据挖掘初探（2学时）（第1周） |
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作业
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| 2.3 数据挖掘的过程与算法简介（2学时）（第2周） |
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| 2.3.1 直播课 |
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| 3.1 SPSS Modeler软件界面介绍（2课时）（第2周） |
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作业
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| 3.2 挖掘应用学习（2课时）（第3周） |
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| 3.2.1 直播课 |
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| 4.1 数据仓库（2课时）（第3周） |
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| 4.2 数据立方体（2课时）（第5周） |
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| 5.1 数据预处理技术概述（2课时）（第5周） |
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| 5.2 预处理之数据读取（2课时）（第6周） |
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| 5.3 预处理之数据理解（4课时）（第6周、第7周） |
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| 5.4 预处理之数据准备（4课时）（第7周、第8周） |
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视频
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| 5.5 预处理之基本分析（2课时）（第8周） |
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| 5.6 预处理之数据精简（4课时）(第10周) |
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视频
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| 6.1 决策树的算法概述（2课时）（第11周） |
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| 6.2 SPSS Modeler的C5.0算法及应用（2课时）（第11周） |
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| 6.3 SPSS Modeler分类回归树及应用（2课时）（第12周） |
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| 7.1 贝叶斯网络方法概述（2课时）（第12周） |
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| 7.2 SPSS Modeler的贝叶斯网络应用（4课时 13周） |
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| 8.1 聚类分析基本概念（2课时 14周） |
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| 8.2 聚类分析的算法（2课时 14周） |
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| 8.3 聚类分析之离群点检测方法（1课时）(第15周) |
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| 9.1 关联挖掘基本概念（1课时）（第15周） |
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| 9.2 SPSS Modeler的关联分析（2课时）（第15周） |
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| 10.1 人工神经网络概述（2课时）（第16周） |
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| 10.2 神经网络建立的一般步骤（1课时）（第16周） |
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| 10.3 B-P神经网络（1课时）（第16周） |
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| 11.1 时间序列（2课时）（第17周） |
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