| 課程代碼 |
G0N05901
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| 課程中文名稱 |
資料探勘
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| 課程英文名稱 |
Data Mining
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
夜四技資工四甲
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| 任課教師 |
鄧瑞哲
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| 上課教室(時間) |
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週四
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第11節
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(C301)
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週四
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第12節
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(C301)
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週四
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第13節
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(C301)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
2.英語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
「資料探勘」是一門結合人工智慧、資料庫與統計的技術，它可協助我們整理、分析資料，達到去蕪存菁、化腐朽為神奇的目標。本書作者綜合了資料探勘所需的學理基礎與實務應用的範例，以概論、探勘方法、企業實務應用及資料探勘未來發展等四部份，詳細介紹資料探勘所需的觀念、常用的技術與應用實例。這本書可以提供商管方面的同學掌握資料探勘的觀念與關鍵技術，透過書中的實例更可瞭解如何應用資料探勘的技術來解決問題。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 | 對應系指標 |
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1
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資料庫系統規劃
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4 規劃整合
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2
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資料表關聯性設計
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2 資訊能力
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3
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資料搜尋技巧
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3 實務能力
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4
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資料庫基本操作
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1 工程知識
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| 就業力培養目標 |
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校指標 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
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專業知識 |
實務技能 |
資訊能力 |
整合創新 |
外語能力 |
熱誠抗壓 |
表達溝通 |
敬業合群 |
人文素養 |
服務關懷 |
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30% |
20% |
30% |
20% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
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系指標 |
1 |
3 |
2 |
4 |
9 |
6 |
5 |
7 |
10 |
8 |
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工程知識 |
實務能力 |
資訊能力 |
規劃整合 |
外語能力 |
辨識構思 |
報告溝通 |
管理合作 |
社會人文 |
職業倫理 |
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30% |
20% |
30% |
20% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
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| 中文課程大綱 |
第1章 導論
第2章 了解你的資料
第3章 資料前處理
第4章 資料倉儲與線上分析處理
第5章 頻繁樣式、關聯性與相互關係探勘：基本概念與方法
第6章 進階樣式探勘
第7章 分類：基本概念
第8章 分類：進階方法
第9章 群集分析：基本概念與方法
第10章 進階群集分析
第11章 離群值偵測
第12章 資料探勘的發展趨勢與研究疆界
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction
2. Getting to Know Your Data
3. Data Preprocessing
4. Data Warehousing and Online Analytical Processing
5. Data Cube Technology
6. Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods
7. Advanced Pattern Mining
8. Classification: Basic Concepts
9. Classification: Advanced Methods
10. Cluster Analysis: Basic Concepts and Methods
11. Advanced Cluster Analysis
12. Outlier Detection
13. Data Mining Trends and Research Frontiers
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| 課程進度表 |
01 致敬，R！
02 資料採擷導引
03 資料概覽
04 用R取得資料
05 探索性資料分析
06 決策樹
期中考
07 資料前置處理
08 連結分析
09 分群分析
10 判別分析
11 專題報告(Term Project)
期末考
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 資料庫系統規劃 |
課堂講授
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書面報告
（
期末
）
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| 資料表關聯性設計 |
課堂講授
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筆試
（
期中
）
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| 資料搜尋技巧 |
課堂講授
|
筆試
（
期末
）
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| 資料庫基本操作 |
實作演練
|
作業
（
平時
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
利用R語言打通大數據的經脈
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| 作者 |
黄文、王正林
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| 書局 |
佳魁資訊
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| 年份 |
2016
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| 國際標準書號(ISBN) |
9789863792802
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| 版本 |
2
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
。 |
| 參考書籍 |
1. (作) Jiawei Han; (譯) 郝沛毅, 李御璽, 黃嘉彥, 資料探勘, 高立, 2014 ;
2. J Han, M Kamber, J Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 3 ed., Morgan Kaufmann, 2012 ;
3. https://zh.wikipedia.org/zh-tw/数据挖掘 ;
4. Please refer to the STUST course materials.
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| 教學軟體 |
1. Classification & Clustering Software ;
2. R Language ;
3. Please refer to the STUST course materials.
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| 課程規範 |
1. 本課程配合教育部政策，請用正版教科書，上課請攜帶教科書及筆記本，違反者扣平時成績。
2. 考試缺席不補考、不收遲交之作業。遲到10分鐘以上者缺課論、作業不交或雷同者，以零分計算。
3. 請遵守上課相關規定，違反者扣平時成績 (e.g. 秩序、睡覺、飲食、滑手機、使用Tablet等)。
4. 作業格式：以文字檔 (.txt) 儲存，圖形以 jpg/gif 檔儲存，並依課本的標上題號。
5. 重要訊息會以學校帳號 e-mail 與 my 公告欄通知。
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