数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计.pdf

数据仓库与数据挖掘是现代企业管理和分析的核心技术之一。本文

通过对教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行分析

和阐述，提供数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架。

教学目标

知识目标

1.掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。

2.理解数据仓库和数据挖掘的应用场景和实际应用案例。

3.了解数据仓库和数据挖掘的技术框架和工具。

技能目标

1.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据清洗、数据集

成、数据转换和数据加载等基本操作。

2.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据建模、数据挖

掘和数据可视化等高级操作。

3.能够根据实际应用场景设计和实现数据仓库和数据挖掘的

解决方案。

态度目标

1.培养学生对于数据仓库和数据挖掘的兴趣和热情。

2.培养学生对于数据分析和决策支持的重要性的认识和理解。

3.培养学生对于数据隐私和安全的意识和责任感。

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数据仓库

1.数据仓库的概念和特点。

2.数据仓库的架构和组成。

3.数据仓库的设计和实现。

4.数据仓库的运维和监控。

数据挖掘

1.数据挖掘的概念和步骤。

2.数据挖掘的分类和应用。

3.数据挖掘的算法和模型。

4.数据挖掘的工具和技术。

应用案例

1.电商数据分析和营销策略设计。

2.社交媒体数据挖掘和用户画像构建。

3.医疗健康数据分析和疾病预测研究。

4.金融风控数据分析和欺诈检测研究。

教学方法

教师授课

采用讲解和演示相结合的方式，对于数据仓库和数据挖掘的基本概

念和技术框架进行讲解，对于数据仓库和数据挖掘的工具和技术进行

演示。

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采用研讨和讨论相结合的方式，针对特定的应用案例，由学生分组

进行数据清洗、数据建模、数据挖掘和数据可视化等环节的探索和实

践，最终形成应用案例分析报告。

实验操作

采用指导和实践相结合的方式，通过对于数据仓库和数据挖掘工具

的操作指导和实验任务安排，使学生掌握具体的工具使用技巧和解决

实际问题的能力。

课程论文

采用撰写和评审相结合的方式，要求学生根据特定的应用场景，设

计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案，并且提交课程论文进行成

果展示和评审。

教学评估

课堂表现评估

包括出勤率、课堂提问和回答的质量、参与研讨和讨论的主动性和

贡献度等多个方面的评估。

实验成果评估

包括实验报告的内容完整性和技术难度、实验结果的准确性和可行

性、实验反思和总结的深度和广度等多个方面的评估。

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包括课题选择的合理性和实际性、研究方法和思路的创新性和科学

性、论文结构和表达的清晰性和准确性等多个方面的评估。

课程总评估

综合考虑学生的知识水平、技能能力和态度表现，形成针对课程的

总评估结果，并且对于教学目标、教学内容、教学方法和教学评估等

方面进行反思和改进。

结语

本文提供了数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架，

从教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行了系统性

的分析和阐述。希望能够对于教师和学生在数据仓库与数据挖掘教学

方面的实践和研究提供一定的帮助和借鉴。

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