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南臺科技大學105學年度第2學期課程資訊
課程代碼 A0M04901
課程中文名稱 資料探勘
課程英文名稱 Data Mining
學分數 3.0
必選修 必修
開課班級 碩研會資一甲
任課教師 陳世智
上課教室(時間)
週一 第11節 (L502)
週一 第12節 (L502)
週一 第13節 (L502)
課程時數 3
實習時數 0
授課語言 1.華語 2.英語
輔導考證
課程概述 介紹資料探勘的理論、技術與實務
先修科目或預備能力
課程學習目標與核心能力之對應
編號中文課程學習目標英文課程學習目標
1 應用資料探勘軟體的分析能力
2 建構資料探勘的實務技能
3 應用與操作資料探勘系統四能力
4 能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題
就業力培養目標 此門課程無設定權重值
中文課程大綱 1.簡介
2.資料倉儲(使用工具MSSQL2008)
3.資料前置處理(使用工具WEKA)
4.資料精簡(使用工具WEKA)
5.資料分類法(使用工具MSSQL2008)
6.資料群集分析(使用工具MSSQL2008)
7.關連法則探勘(使用工具MSSQL2008)
8.時間序列分析(使用工具MSSQL2008)
英/日文課程大綱 1.An introduction
2.Data Warehouse(using MSSQL2008)
3.Data preprocessing(using WEKA)
4.Data reduction(using WEKA)
5.Classification(using MSSQL2008)
6.Cluster Analysis(using MSSQL2008)
7.Association rules mining(using MSSQL2008)
8.Sequential patterns mining(using MSSQL2008)
課程進度表 第1週:資料探勘課程介紹、相關軟體介紹
第2週:資料探勘技術概述
第3週:群集分析
第4週:資料探勘的迴歸演算法(平時考)
第5週:因素分析
第6週:資料探勘的神經網路
第7週:決策樹演算法
第8週:資料探勘的神經網路
第9週:期中考
第10週:資料分類
第11週:購物籃分析
第12週:關連法則
第13週:結構方程模型與SEM基礎 (平時考)
第14週:結構方程模型與SEM進階
第15週:偏最小平方法應用
第16週:期末報告
第17週:期末報告
第18週:期末考
期考調查
期中考(第9週)考試方式
期末考(第18週)考試方式
其他週考試考試週次與方式
教學方式與評量方式
課程學習目標教學方式評量方式
應用資料探勘軟體的分析能力
課堂講授  
筆試平時
建構資料探勘的實務技能
實作演練  
實作期中
應用與操作資料探勘系統四能力
實作演練  
實作期末
能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題
課堂講授  
口頭報告平時
實作期末
指定用書
書名 教師自編教材、資料探勘相關期刊
作者
書局
年份
國際標準書號(ISBN)
版本
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 Multivariate Data Analysis: A Global Perspective (By Hair、Black、Babin、Anderson, ISBN: 9780135153093)。
資料探勘(Olson & Yong Shi:Introduction to Business Data Mining),鄭滄祥 編審 郭志隆‧張芳菱 譯 (ISBN: 9789861574820)
資料探勘理論與應用-以IBM SPSS Modeler為範例 (廖述賢、溫志皓 著,ISBN:9789862015483)。
資料探勘概念與方法 (王派洲 譯,ISBN:9789866889585)
教學軟體 1. IBM SPSS Base 2. IBM SPSS Modeler 3. IBM AMOS 4. SmartPLS 5. R軟體與R-Studio
課程規範 1.本課程配合教育部政策,請用正版教科書,上課未攜帶課本者扣總平均2分。
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、作業抄襲0分。
3.請遵守上課相關規定,違反者扣平時成績 (e.g. 秩序、滑手機、使用Tablet等)。