《商务智能与数据挖掘实验》课程教学大纲.docx

商务智能与数据挖掘实验Business Intelligence and Data Mining一、课程基本情况课程总学时：64 （课内实验课程填写课程总学时）实验总学时：36学分：4开课学期：5课程性质：必修对应理论课程：商务智能与数据挖掘适用专业：信息管理与信息系统教 材：数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，Jiawei Han, Micheline Kamber著， 范明等译，2012年，第三版。开课单位：经济管理学院信管系二、实验课程的教学目标和任务在初步掌握商务智能和数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术的基础上，使学生对 商务智能和数据挖掘的概念和技术有深入的认识和了解。通过对商业数据的分析使学生更加 深入地理解常用的数据挖掘模型，掌握大型数据挖掘软件IBM SPSS Modeler等工具的使用， 培养学生将实际的商业问题转化为数据挖掘目标、理解和收集数据、应用数据挖掘工具建模、 评估模型以判断是否符合商业目的，并将发现的结果组织成可读文本的能力，使学生的理论 知识和实践技能得到共同开展。三、实验课程的内容和要求序号工程名称所需 学时内容提要工程要求实验类型必开选开实验1数据审核2应用数据审核节 点全面检查用户 导入的数据，处理 缺失值、离群值和 极值。V验证实验2特征选择2学习应用特征选 择节点识别用于 预测特定结果的 最重要的字段。V验证实验3决策树2应用 C5. 0、CART 等节点对数据文 件进行分类分析。V验证实验4市场购物篮分析2应用规那么归纳 /C5. 0寻找购买相 似产品并且可按 人口统计学方式 （如按年龄、收入 等）刻画其特征的 客户群。验证实验5RFM分析2应用RFM汇总节 点和RFM分析节 点分析客户交易 数据，并将其与客 户和历史促销活 动数据合并在一 起，从而预测未来 营销活动的响应 率。V验证实验6贝叶斯网络2应用贝叶斯网络 节点对数据集进 行分类分析。V验证实验7神经网络2应用神经网络节 点对数据集进行 分析。V验证实验8Logistic 回 归2应用Logistic回归 节点对数据集进 行分析V验证实验9聚类算法2应用K-means节 点、Kohonen节点 和两步节点对数 据集进行聚类分 析。V验证实验10欺诈屏蔽2使用异常检测节 点演示如何通过V验证分析方法来发现 与标准数据的偏 差，同时突出了有 必要进一步调查 的异常记录。实验11时间序列分 析2应用时间序列节 点对数据集进行 分析，预测存在趋 势和/或季节的序 列。V验证实验12自动建模2使用二元分类器 节点自动创立和 比拟大量结果为 二元（是或否）的 不同模型；使用数 值预测器节点自 动创立和比拟连 续数字（范围）结 果的不同模型。V验证实验13判别式分析2用判别式分析对 电信客户分类V验证实验14广义线性模 型2使用广义线性模 型对数据进行分 析V验证实验15SVM2用SVM对细胞样本 分类V验证实验16Cox回归2将Cox回归用于 客户流失时间模 型V验证实验17数据挖掘在*中的应用12应用 IBM SPSS Modeler软件中 的节点，对某数据 集进行数据预处 理，选择合适的算 法建模，并解释建V综合模结果。实验18数据挖掘在*中的应用22应用 IBM SPSS Model er软件中 的节点，对某数据 集进行数据预处 理，选择合适的算 法建模，并解释建 模结果。V综合四、课程考核（1）实验实习报告的撰写要求：根据实验指导书，认真查阅资料，完成实验内容并记录实 验结果，撰写实验报告（2）实验实习报告：17次；（3）考核及成绩计算方式：成绩计入商务智能和数据挖掘课程总评。五、参考书目（1）数据挖掘：概念、模型、方法和算法，（美）著，王晓海 译，2013年，第2版。（2）数据挖掘导论（完整版），人民邮电出版社（美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛 尔著，范明等译，2011年（3）大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理，美Anand RajaramanJeffrey David Ullman 著，王斌 译，2012 年（4）数据挖掘技术（第3版）一一应用于市场营销、销售与客户关系管理,，美）等著，等 译,2013年。