| 課程代碼 |
A0M04901
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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 |
必修
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| 開課班級 |
碩研會資一甲
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| 任課教師 |
陳世智
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| 上課教室(時間) |
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週一
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第11節
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(L502)
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週一
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第12節
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(L502)
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週一
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第13節
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(L502)
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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 |
介紹資料探勘的理論、技術與實務
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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 |
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1
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應用資料探勘軟體的分析能力
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2
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建構資料探勘的實務技能
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3
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應用與操作資料探勘系統四能力
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4
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能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 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)
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| 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)
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| 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
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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 |
| 應用資料探勘軟體的分析能力 |
課堂講授
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筆試
（
平時
）
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| 建構資料探勘的實務技能 |
實作演練
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實作
（
期中
）
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| 應用與操作資料探勘系統四能力 |
實作演練
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實作
（
期末
）
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| 能依使用者需求利用資料探勘技術解決問題 |
課堂講授
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口頭報告
（
平時
）
實作
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
教師自編教材、資料探勘相關期刊
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| 作者 |
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| 書局 |
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| 年份 |
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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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
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| 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)
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| 教學軟體 |
1. IBM SPSS Base
2. IBM SPSS Modeler
3. IBM AMOS
4. SmartPLS
5. R軟體與R-Studio
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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)。
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