《大数据管理与挖掘》教学大纲

由天下分享时间：2025/1/11 18:51:24 加入收藏我要投稿点赞

《大数据管理与挖掘》教学大纲

一、基本信息中文名称课程编号课程性质大数据管理与挖掘 054308 专业核心课理论总学时 48 学时适用专业先修课程 40 学时学分实验 8 学时英文名称 big data management and mining 开课单位管理学院考核方式上机 0 学时考试实践 0 计算机、信息管理及其相关专业高等数学、大数据仓储技术、数据库系统原理、概率论与数理统计二、课程性质、目的、任务

性质：数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。培养学生数据分析和处理的能力。

目的：通过《大数据管理与挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握在企业管理中的数据挖掘方法。学生能够借助软件工具进行具体数据的挖掘分析。任务：培养学生在面对日常企业管理数据时，应具备的数据分析和处理的能力，三、教学目标及其对毕业要求的支撑（一）教学目标

数据挖掘是20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术，由于有广阔的应用前景而备受重视。数据挖掘作为一门新兴的学科，在它的形成和发展过程中表现出了强大的生命力，广大从事数据库应用与决策支持，以及数据分析等学科的科研工作者和工程技术人员迫切需要了解和掌握它。数据挖掘涉及的内容较为广泛，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。数据挖掘已成为统计学专业的一门重要课程。通过数据挖掘课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，为进入更深入的智能数据分析研究打好基础。教学目标具体要求如下：

教学目标1：要求学生了解大数据管理与挖掘相关概念和发展演变、熟悉相关原理，掌握数据挖掘的基本面貌。

教学目标2：掌握数据挖掘的基本流程，会用SAS进行大数据管理和挖掘。教学目标3：了解数据管理与挖掘的主要应用情况以及当前的研究热点，发展方向。

第 1 页/ 共 6 页

（二）教学目标及其对毕业要求的支撑毕业要求及其指标点 1.1 1工程知识 1.2 2.1 2问题分析 2.2 12.1 12终身学习 12.2 备注：包含通识教育、学科平台教育、专业教育中的课程，教学目标及其对毕业要求的支撑以“√”标注，若通识课程仅对应总的毕业要求，则合并单元格，不分指标点。四、教学内容

（一）教学内容结构关系图

√ √ √ √ 教学目标1 教学目标2 教学目标3 √ （二）具体教学内容 1．数据挖掘导论（1）教学内容

大数据管理与挖掘发展概述、大数据管理与挖掘功能、大数据管理与挖掘系统。（2）教学要求

了解：大数据管理与挖掘的系统分类；理解：大数据管理与挖掘的基本概念和功能；应用：大数据管理与挖掘软件。（3）重点

大数据管理与挖掘的功能。（4）难点

大数据管理与挖掘的发展概述。（5）对毕业要求的支撑

毕业要求1 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。

第 2 页/ 共 6 页

2.数据预处理（1）教学内容

数据清洗、数据集成与转换。（2）教学要求

了解：噪声数据处理、不一致数据处理；理解：数据集成处理；运用：数据转换处理。（3）重点数据集成与转换。（4）难点数据集成方法。（5）对毕业要求的支撑

毕业要求1 工程知识：能够将数学、自然科学、工程基础和专业知识用于解决复杂工程问题。