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。