国家开放大学《统计分析与数据挖掘技术》课程考核参考答案.docx
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学习《统计分析与数据挖掘技术》心得体会
请同学们根据本课程的学习情况撰写一份学习心得,辅导教师结合学习心得及平时学习表现评分!
一、课程基本情况
21世纪是知识经济的时代,也是信息高速发展和传递的时代,统计分析是获取信息的手段和源泉,具有反馈信息、提供咨询、实施监督与支持决策的作用。
本课程作为计算机网络技术专业的一门选修课,是计算机网络技术专业的专业核心课程。
其作为一门收集、整理、分析和挖掘数据的方法的学科,在教学中注重培养学生的数据收集、分析与挖掘能力及统计预测能力,目的是探索客观事物内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。
培养统计与数据挖掘意识,掌握实用的知识,在日常经济生活和管理活动中运用所学知识,无论对于学习、研究还是工作来讲都具有重要意义。
二、课程的地位、作用和教学目标
统计分析与数据挖掘技术是一门新兴的交叉性学科,是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术。
数据挖掘技术面向应用,在很多重要的领域,数据挖掘和数据分析都发挥着积极的作用。
因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念,原理、方法和技术,具体包括:
数据的预处理、分类预测、关联挖掘、聚类分析等内容。
通过本课程的学习,使计算机网络技术专业高年级学生了解统计分析与数据挖掘技术的整体概貌,了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题,了解数据挖掘技术的开展方向,掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。
三、课程教学基本要求
本课程目前采用理论教学与实验教学相结合,使得学生不仅能够掌握数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法,而且具备将数据挖掘方法熟练地应用到实际工程应用中的能力。
通过系列实验、课程作业、应用案例帮助学生更好地掌握统计分析与数据挖掘在商务智能数据分析中的实际应用。
努力将基础理论知识教学与应用实践紧密结合,在本课程的教学实施过程中,倡导“做中学”的教学方式和“案例式”教学手段,将理论与应用紧密联系起来,提升课堂教学质量。
四、课程教学重难点
1.数据挖掘导论。
2.数据预处理:
数据清洗,数据集成,数据转换,数据消减,离散化和概念层次树生成。
3.定性归约:
数据泛化与概念描述,挖掘概念比照描述,属性的相关分析。
4.分类与预测:
分类与预测的基本知识,基于决策树分类,基于贝叶斯分类方法,分类器准确性。
5.关联挖掘:
关联规那么挖掘。
6.聚类分析:
聚类分析中的数据类型,主要聚类方法。
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- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
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