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《商业智能与数据挖掘》实验教学大纲
发布日期:2019-01-15 点击数:


1、课程性质

限修

2、学时与学分

计划内:32学时, 2个学分

实验:计划内16学时,计划外24学时

3、先修课程

数据库系统原理、应用统计分析、数据结构

4、课程教学目的

本课程是信息管理与信息系统专业学生的主要专业课程之一。该课程涉及的多个学科领域的知识,包括数据库技术、人工智能、机器学习、统计分析、高性能计算和数据可视化等等。要求本专业学生在面向商业数据分析与挖掘的背景下,详细了解并掌握各类数据挖掘算法和应用过程。本课程是一门基础技术类课程,同时兼顾基本理论学习。

5、适用学科及专业

信息管理与信息系统、市场营销、工商管理、物流管理

6、本实验课的基本理论

(1)商业数据分析基本方法与技术

(2)算法设计与分析基本方法与技术

(3)数据库管理系统基本理论与方法

(4)企业商业运作基本理论与知识(市场营销、运作管理、财务管理等等)

7、实验方式与基本要求

1)实验方式

本课程采取包括验证实验和设计实验的综合实验方式。要求

(1)学生以个人为单位,完成必选的两个实验单元的工作,提交实验分析报告;

(2)鼓励学生结合具体管理问题,开发设计包含数据挖掘功能模块的应用系统。

2)基本要求

(1)掌握实验软件的使用,熟悉面向特定数据挖掘任务的基本分析流程;

(2)能够熟练运用分类、关联规则和聚类分析三种基本功能模块解决实际问题;

(3)能够深入分析各类典型数据挖掘算法的算法性能,并根据实际问题进行算法优化。

8、实验内容

(1)实验项目一:SPSS数据分析(2学时)

要求学生能借助SPSS软件,对数据进行有关的数据描述和统计推断。

(2)实验项目二:数据预处理(2学时)

要求学生了解并掌握基本数据预处理方法,并能够根据实验分析其特点。

(3)实验项目三:分类算法及应用(4学时)

要求学生至少掌握3种分类算法,并能够根据实际问题分析算法性能,提出优化策略,解释实验结果。

(4)实验项目四:关联规则算法及应用(4学时)

要求学生能够借助实验软件,根据实际问题分析算法性能,提出优化策略,解释实验结果。

(5)实验项目五:聚类算法及应用(4学时)

要求学生能够至少掌握3种聚类算法,并根据实际问题分析算法性能并解释实验结果。

中心概况
  • 英超联赛竞猜实验中心是集实验教学、实验室管理和信息化支持等职能为一体的机构,负责全院各类实验教学和实验平台的管理工作。中心现开设有企业经营决策模拟、ERP、管理系统模拟、管理信[详细介绍]

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