课程详细信息

课程代码 :
F120696
课程名称 :
数据挖掘与机器学习
课程英文名称 :
"Data Warehousing and Data Mining"
课程简称:
类型 :
院系
开课学期:
秋季
学科/院系:
(120)安泰经济与管理学院
课程学分:
2
是否跨学期 :
总学时:
32
实验课学时 :
讨论学时 :
周学时 :
课程性质 :
专业课
课程层次 :
硕士课程
课程分类 :
全日制课程
课程类型 :
硕士非学位课
考试方式:
上课方式:
课程教材语种类型:
授课语言类型:
成绩等级 :
通过不通过
是否绩点统计 :
开课状态 :
开课
任课老师:
课程简介 :
《数据挖掘与机器学习》是一门面向管理学专业硕士生的选修课程。学生已经系统地掌握了经济管理方面的专业知识,并且也已经具有了计算机基础、数据库基础、管理信息系统的有关基础知识基础。《数据挖掘与机器学习》是在此基础上,介绍如何进一步应用信息理论与技术,在企业运行数据库的基础上建立数据仓库,通过对数据仓库数据的分析,了解企业经营状况,指导企业经营决策。通过对数据仓库数据进行数据挖掘,发现隐藏在数据中的"知识", 指导企业战略决策。
课程英文简介:
Data mining programs are intended to search through data for hidden relationships and patterns in your data. This is particularly pertinent to marketing companies who want to know what made a specific group of people buy their product. Data mining is the process of analyzing data from different perspectives and summarizing it into useful information - information that can be used to increase revenue, cut costs, or both. Data mining allows users to analyze data from many different dimensions or angles, categorize it, and summarize the relationships identified. Technically, data mining is the process of finding correlations or patterns among dozens of fields in data warehouse. Data warehouse is a database used for reporting and data mining. The data may pass through an operational data store for additional operations before it is used in the data warehouse for reporting and Data mining. The Algorithms and technology of Data mining are based on Machine learning. Machine learning, a branch of artificial intelligence, is a scientific discipline concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data, such as data from business data warehouse.
教学大纲:
1数据仓库、机器学习与数据挖掘概论 1.1数据挖掘介绍 1.2数据挖掘系统 1.3数据挖掘算法 1.4国际会议和期刊 1.5主要参考资料 2.数据仓库概述 2.1数据库到数据仓库的演变 2.2商业智能系统的功能和构成 2.3数据仓库的应用前景 3. 数据仓库的基本原理 3.1数据仓库的体系结构 3.2数据仓库的特点 3.3数据仓库的数据组织 3.4数据仓库建设的两条技术路线 3.5操作数据存储ODS 3.6外部数据和非结构数据 4. 聚类分析 4.1 聚类分析的基本概念 4.2 层次聚类 4.3 非层级聚类法 5. 神经网络 5.1 神经网络基本介绍 5.2 人工神经网络与传统计算 5.3 神经网络功能 5.4 神经网络工作原理 5.5 一个简单的单元自适应网络 5.6 使用神经网络进行数据挖掘 5.7 其他问题和改进 5.8 各类神经网络 6. 决策树 6.1 决策树的基本概念 6.2 决策树的构建 6.3使用决策数进行数据挖掘 6.4决策树的优缺点 7. 粗糙集 7.1 粗糙集理论 7.2 决策表 7.3 粗糙集应用实例 8. 关联规则Association Rules 8.1基本概念 8.2关联规则挖掘的经典算法 8.3 Apriori算法
教学进度:
考试大纲:
Attendance 10 % Homework & Experiments 20 % Final Examination 70 %