Data Mining

课程描述和介绍：

本课程介绍数据挖掘和数据库知识发现中的概念和技术。 学习本课程的学生应该已经熟悉数据库，算法和数据结构的概念。 本课程将提供对分析大量数据的良好理解。 这些讲座旨在讨论数据挖掘中的问题和解决方案，包括：关联规则挖掘，数据分类和聚类，以及使用文本，Web，图形，流和时间序列数据进行数据挖掘。包含数据清理，在结构化，文本和Web数据中查找模式的技术; 适用于客户关系管理，欺诈检测和国土安全等领域。

课程学术点数：2

每周课时：2小时Lecture，1小时Tutorial

前置课程：INFS2200

大神解析：

课程将对大量数据进行分析。 能够学到很多数据挖掘的基本知识和一些常规算法。未来想做数据方面的工作的同学必须要学一下这门课。只有一个作业只占20%的分数，其他的是一个期中考试30%+一个期末考试50%，而且都是闭卷。一定要多去practice，多练习和多问tutor问题。

考点：讨论数据挖掘中的问题和解决方案，包括：关联规则挖掘，数据分类和聚类，以及使用文本，Web，图形，流和时间序列数据进行数据挖掘。

作业形式：1个项目作业，2个考试

作业信息取自：2018年第二学期

• 有一个项目作业：占比总成绩 20%，项目详细描述将会在课程开始时网上提供。

• 一个课堂考试，占比总成绩 30%，闭卷考试。 涵盖在前一周使用的讲义中涵盖的所有主题。持续时间：90分钟。格式：多项选择，简答，短文，解决问题

• 一个期末考试，占比总成绩 50%，闭卷考试。 涵盖讲义中的所有主题。持续时间：120分钟。格式：简答，解决问题

• Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd edition by Jiawei Han  _{Morgan Kaufmann Publishers Inc.}