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大数据时代的本科数据挖掘课程建设
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张晓芳+黄晓涛+王芬
DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2016.09.022
摘要：数据挖掘技术是大数据时代的关键技术和核心内容。本科数据挖掘课程系统地介绍数据挖掘的基本概念、基本原理和应用技术，以及大数据背景下数据挖掘的特点及新技术。针对本科生的特点，课程尽量弱化理论和算法，强调应用。通过对各种实例的分析和实验，使学生面对具体应用问题时，能够利用SPSSModeler设计数据处理的过程，选取合适的数据挖掘方法，并最终得到较理想的数据挖掘结果。
关键词：大数据；数据挖掘；本科课程；SPSSModeler
中图分类号：G420文献标志码：A文章编号：1006-8228（2016）09-76-04
Dataminingcourseconstructionintheeraofbigdata
ZhangXiaofang，HuangXiaotao，WangFen
（NetworkandComputeCenter，HuazhongUniversityofScienceandTechnology，Wuhan，Hubei430074，China）
Abstract：Dataminingtechnologyisthekeytechnologyandcorecontentoftheeraofbigdata.Thebasicconcept，basicprincipleandapplicationtechnologyofdataminingareintroducedinthisundergraduatecourse，andthecharacteristicsandnewtechnologyofdatamininginthebackgroundofbigdataarealsointroduced.Aimingatthecharacteristicsofundergraduate，thecoursetriestoweakenthetheoryandalgorithm，emphasizingtheapplication.Throughanalysisandexperimentsonavarietyofexamples，whenfacedwithaspecificapplication，studentscanuseSPSSmodelertodesigndataprocessingprocess，selecttheappropriatedataminingmethods，andeventuallygetidealresultsindatamining.
Keywords：bigdata；datamining；undergraduatecourse；SPSSmodeler
0引言
随着互联网的飞速发展，企业计算、云计算、物联网等各种应用的涌现，“大数据”应运而生。如何使用计算机技术和软件技术，可靠地管理和存储海量数据并高效地处理和分析海量数据，实现云计算、企业计算等新的应用，成为IT界所关注的问题[1]。
云计算、企业计算、大数据等作为21世纪的新兴IT应用，反映着时代最前沿的IT技术和知识。大数据及相关知识代表着当前的IT时代潮流和未来趋势，大数据系列课程的开设是时代发展的需要。目前，国内外的很多高校都陆续开始在计算机、管理、金融等专业中开设大数据的系列课程，设置以大数据为核心的人才培养方案和课程体系。
1数据挖掘是大数据时代的关键技术
1.1什么是大数据
随着以博客、社交网络、基于位置服务LBS为代表的新型信息发布方式的不断涌现，以及云计算、物联网等技术的兴起，数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积，大数据时代已经来到[2]。
“大数据”一词由英文“BigData”直译而来。一般意义上，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合[3]。目前对大数据的定义主要有以下几种。
定义1：大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
定义2：数据量大，具有多源、实时等特点的大型数据集。
定义3：用现有的一般技术难以管理的大量数据集合，其核心是非结构化数据。
定义4：具有4V特征的数据。4V是指海量化（Volume）、多
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