陳國彬

摘 要：數(shù)據(jù)挖掘與分析是近幾年本科專業(yè)中，成為新工科的強勢專業(yè)。能夠引導很多專業(yè)建設與之交叉應用，具有很大的發(fā)展空間和應用前景。在本科教學中，數(shù)據(jù)挖掘與分析知識體系結構與人才培養(yǎng)的目標要一致，特別是面向企業(yè)中應用，能夠適應企業(yè)的用人需求。這樣才能培養(yǎng)出適應新工科的學生培養(yǎng)目標，實現(xiàn)對現(xiàn)代企業(yè)的人才需求高度吻合。

關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘與分析;新工科;交叉應用;本科教學

1、引言

隨著國家人才政策調整和國家經濟發(fā)展轉型，對生產技術提出更高的要求。人才培養(yǎng)是大學教育的重要環(huán)節(jié)，能夠培養(yǎng)出適應我國現(xiàn)階段的人才是實現(xiàn)我國家經濟發(fā)展的重要保障。然而現(xiàn)階段本科高等學校對數(shù)據(jù)挖掘與分析課程體系建設不足，存在知識點過舊，傳統(tǒng)的體系結構已經不適應現(xiàn)在科學等問題。要對數(shù)據(jù)挖掘與分析課程進行相關改革和應用，文獻[1]從培養(yǎng)數(shù)據(jù)意識、加強理論體系、創(chuàng)新教學方法和深入科學研究等4個方面來探索如何設計高校數(shù)據(jù)挖掘課程，以解決大數(shù)據(jù)時代背景下數(shù)據(jù)挖掘課程因抽象而帶來的問題;文獻[2]針對大數(shù)據(jù)的特點，以構建課程核心知識體系為主題，采用案例教學法，改革傳統(tǒng)的教學評價方式，理論結合實踐進行研究生數(shù)據(jù)挖掘課程教學創(chuàng)新嘗試，教學達到了預期效果，受到學生好評;文獻[3]結合大數(shù)據(jù)的特點，對大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)存儲與挖掘算法的教學改革進行分析，對后續(xù)研究提供了參考;文獻[4]對數(shù)據(jù)挖掘課程的特點和應用領域、數(shù)據(jù)預處理方法和關鍵的四項技術、Web 挖掘與個性化推薦以及算法實現(xiàn)及應用上做了分析，對應用型本科生開設數(shù)據(jù)挖掘課程做了嘗試;文獻[5]提出通過建設開放數(shù)據(jù)挖掘實踐教學資源庫來提升教學效果。

2、課程體系存在的問題

2.1 知識點過舊

很多知識都是對傳統(tǒng)的一些基本算法和結構進行講解，知識點基本是采用10年左右知識點，從理論創(chuàng)新性來講已經失去了價值。從課程體系上分析，課程采用的知識結構大概如下：認識數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)倉庫、挖掘頻繁模式、關聯(lián)和相關性、分類與預測、聚類分析、離群點檢測等知識點。這些知識點采用很強的理論方法與形式化方法進行理論推導與證明。

2.2 課程體系結構存在的問題

傳統(tǒng)課程體系上采用不同知識的融于整課程教學體系，而后面幾個章節(jié)中，例如：分類與預測、聚類分析等兩個知識講解中，會使很多同學感覺到在大量的數(shù)據(jù)面前，不知道如何運用這些知識點進行運用。課程體系上存在不足，對運用知識點不能夠正確的應用。要能課程體系進行統(tǒng)一規(guī)劃，能夠把知識一環(huán)扣一環(huán)地進行講解。從同一個數(shù)據(jù)采用不同方法得到不同結果，來分析這些理論的真正意義。

2.3 實踐性不強

這些知識點都是注重理論上講解，從公式推導一步一步實現(xiàn)最終的結果。然而，如何采用計算機能夠操作語言來進行運用，存在較大的差異，采用什么語言和算法對結果都存在差異。對于課程中基本無可操作性代碼，對實現(xiàn)過程不注重算法實現(xiàn)。

2.4 課程與其它課程交叉應用不足

數(shù)據(jù)挖掘與分析一般是針對其它領域中的應用研究，一般能夠服務其它行業(yè)。它實際是一個實踐工具，對其它課程或專業(yè)進行有效地結合，能夠起解決其它專業(yè)的很多實際應用問題。然而，課程體系中并沒有用足夠的章節(jié)來對專業(yè)交叉應用進行講解，而是一直講知識點本身的理論來源與證明過程。

3 數(shù)據(jù)挖掘課程體系幾點建議

3.1 知識進行實時更新

數(shù)據(jù)挖掘知識除了對分類與預測、聚類分析、關聯(lián)和相關性等知識講解外，能夠注重數(shù)據(jù)處理過程。在不同教學過程中，對教學內容注重實踐性和現(xiàn)在主流技術講解。對其它知識點要進行補充：回歸分析、數(shù)據(jù)挖掘工具、知識發(fā)現(xiàn)過程、中文文本挖掘、Web挖掘等知識點進行學習。

3.2 運用語言進行實踐

數(shù)據(jù)挖掘課程是理論和實踐性都比較強的課程，能夠運用計算機語言實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)算法進行實現(xiàn)。目前比較理想的語言Python，能夠提供各種算法的包，不斷更新和下載等服務。

3.3 教學實踐內容增強

對于課程中存在大量的理論知識點，很多都沒有通過實踐形式來實現(xiàn)知識點的應用價值，為了能夠實現(xiàn)應用于本科教學中實踐內容，本論文提出對以下知識點內容進行實踐教學，其內容如下表所示：

知識點 實踐內容

分類 ID3判斷性別、神經網(wǎng)絡實現(xiàn)判斷葡萄酒偽劣品，基于分類技術對某零售商產品精準廣告投放營銷，采用樸素貝葉斯分類模型和KNN分類模型、決策樹分類、神經網(wǎng)絡分類幾種分類算法在同一組數(shù)據(jù)進行實現(xiàn)，分別體會差異性。

回歸分析 多元線性回歸實踐、邏輯回歸模型實踐、基于線性回歸技術預測某社區(qū)新客戶的熱燃油用量、基于邏輯回歸技術預測心臟病二次發(fā)作率。

聚類分析 k-means實踐，基于聚類分析方法的患冠心病率狀況實踐。

文本挖掘 中文文本挖掘實踐、基于文本挖掘技術對垃圾短信、郵件精準檢測、基于協(xié)同過濾算法的電影推薦。

上述知識點的實踐，都是對算法設計和程序設計要求比較高，通過這種實踐教學，能夠大大提高學生實踐應用能力和技術水平。

4 結論

本科教學中，在數(shù)據(jù)挖掘與分析課程建設中存在很多問題，通過相關問題的深入解讀和調整，能夠把學生的實踐應用能力提高，再是解決學生與企業(yè)之間的障礙。讓整個課程體系得到一個正常地發(fā)展，也能面向現(xiàn)代技術進步帶來的挑戰(zhàn)。

參考文獻

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[2] 張艷. 大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘課程教學新思考[J]. 計算機時代， 2014（4）： 59-61.

[3] 黃艷梅. 大數(shù)據(jù)存儲與挖掘算法的教學改革分析[J]. 電腦迷， 2016（11）： 69-69.

[4] 徐金寶. 對應用型本科生開設數(shù)據(jù)挖掘課程的嘗試[J]. 計算機教育; 2007（14）： 27-29.

[5] 黃嵐. 數(shù)據(jù)挖掘課程實踐教學資源庫建設[J]. 計算機教育， 2014（12）： 89-92.