数据挖掘课程案例驱动教学法初探

商俊燕

（常州轻工职业技术学院 信息工程系，江苏 常州 213164）

数据挖掘课程案例驱动教学法初探

商俊燕

（常州轻工职业技术学院 信息工程系，江苏 常州 213164）

数据挖掘是一门分析海量数据库的交叉学科，是本院统计学专业课程。本文从高职高专人才培养模式的角度，分析了数据挖掘的教学目标，将案例驱动引入数据挖掘课程，提高学生的学习主动性和数据挖掘实际应用能力，取得了良好的教学成果。

统计学；数据挖掘；案例驱动

一、前言

近年来，数据获取和数据存储技术快速发展，各种数据库、数据仓库中存储的数据量飞速增长。人们关注的焦点要从噪声、模糊的随机数据中提取重要的信息、知识，数据挖掘的出现，提供了一种有效解决“数据丰富而知识贫乏”问题的方法。

数据挖掘作为统计专业的核心课程，是学生必须掌握的职业能力课程。根据高职生的知识结构体系和培养目标，我们采用案例驱动教学方法，以学生为主体，案例为主线，教师为主导，对案例进行分析，学习案例所涉及的相关知识点，从而会利用相关软件工具对数据进行分析，挖掘数据间的知识。

二、数据挖掘中案例驱动教学的实施

（一）合理高职高专统计专业数据挖掘课程教学目标

数据挖掘是集数据库技术、统计学习、机器学习、模式识别、可视化等学科的一个新兴交叉学科，又包含了聚类分析、关联规则分析、分类等，每一种挖掘又有不同算法，是一门理论性、实践性及综合性较强的课程。其知识内容丰富，内容深浅不一，各种方法变化快，新方法层出不穷，这对师生都提出了严峻的挑战。

高职高专将培养高等技术应用型专门人才为根本任务，以适应社会行业发展需求为基本目标，结合本院统计专业学生的专业技能特点，我们将本门课程的教学目标定位为：掌握数据挖掘课程涉及的基本概念，提高信息分析能力，能从收集到的数据信息中利用有效的软件工具CLEMENTINE进行知识“挖掘”；要根据实际情况制定合理完整的数据模型并进行评估，这些评估要具有可视性，才能有效地解决问题，而使数据挖掘更具有合理性。

（二）如何驱动教学来设计数据挖掘案例

1.介绍案例驱动教学法。案例驱动法是在“哈佛大学”的情境案例教学课起源，是一种探索性和协作性学习的教学模式。整个授课过程围绕着同一个目标和几项任务“教授”，学生通过对课程的学习、资料的查找和知识的整合，通过充分思考和与实践相结合，提高自身能力。这种案例驱动的教学法可以让学生提高学习兴趣，发展学生自身的能力。同时能让教师更好地发挥促进学生学习、引导学生成功的功能。

案例驱动法是把教学内容和目标通过一个任务来体现，把教材内容重新整合，老师的授课和学生的接受都围绕这个任务完成。

案例驱动法可以充分发挥学生的主体地位，从而改变传统的关于师生关系的观念，让学生从被动学习到主动学习，真正爱上学习，提高自己的创新、自学和实践能力，同时要求老师在授课中给予学生正确的引导、促进、组织和控制，这样可以增强同学间的协作精神和学生的独立意识。通过学生的自主学习和探索，可以改变原来枯燥的学习方式。对于数据挖掘这门课程，内容深奥，既要求学习一定的理论知识，又要求掌握数据挖掘的使用方法，因此我们引入使用案例驱动的教学方法。

2.数据挖掘案例教学的实施规划。利用CLEMENTINE软件工具进行数据挖掘，将数据挖掘看成一个以数据为中心的循序渐进的螺旋式数据探索过程，该过程分为业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、方案评估和方案实施六大部分。因此，在教学过程中，我们围绕数据挖掘的六大部分，在每一部分，讲解基本的数据挖掘技术原理；对于数据挖掘算法，只要求掌握相关算法使用的方法和使用的场合，并会使用专业的数据挖掘工具CLEMENTINE，此应用的前提条件要求对学生进行数据挖掘；将教学的亮点和重点放在案例分析和实际应用上，要对学生进行动手能力的训练。

在教学的过程中，最重要的是案例的选取。通过参考教学大纲和教学目标，对教学案例进行精心设计，可以提高学生的分析能力，提高学生发现问题和解决问题的能力，才能更好地将教案落实，并形成具体的项目。根据数据挖掘课程的特点和具体内容，我们通过某些小案例引入一些相关知识，并且采用学生能够接受的一个大案例让学生使用成绩数据模型组织整个教学过程。

我们的课程内容按数据挖掘过程分为六大部分，按照每一部分的教学目标我们设计了多个不同的小案例如下。

（1）药物研究数据和学生参加社会活动数据案例：通过这两个数据模型掌握在CLEMENTIME软件工具中利用软件中SOURCES选项卡的多种节点读入多种文件类型（如TXT文件、EXCEL文件、SPSS文件等）的数据，掌握读入数据的数据类型，掌握APPEND节点、MERGE节点合并数据的方法。

（2）移动客户数据案例：通过利用移动数据让学生掌握TYPE节点进行变量说明的方法，会使用该节点进行有限变量值和无效值的调整，会使用DATA AUDIT节点对数据质量进行评估和调整；掌握数据中对离群点、极端值和缺失值的调整，对数据进行质量管理；会使用AGGREATE对数据进行分类汇总；利用FILLER节点对变量值重新计算，会用RECLASSIFY节点实现变量值进行调整；会对数据进行筛选、样本子集划分等处理；了解数据分析特征，把握数据间相关性强弱的基本手段；利用压缩样本量、简约变量值或变量降维等方法对样本量庞大的数据进行精简。

（3）决策树模型案例：了解C5.0决策树算法，会建立决策树模型，学会归纳和提炼现有数据包含的规律，建立分类预测模型，会分析结论，用于对未来新数据的预测。

（4）人工神经网络模型案例：了解人工神经网络算法，掌握人工神经网络建立的步骤，建立B-P反向神经网络模型，预测分析结果。

（5）贝叶斯模型案例：了解贝叶斯网络算法，掌握贝叶斯网络结构的组成和构建，会用TAN贝叶斯和马尔科夫毯网络解决从庞大数据中寻找输入变量之间的相关性，输入变量的组合取值对输出变量的影响，用网络结构直观展示它们的关系。

在设计小案例的同时，我们还选择学生既熟悉又感兴趣的综合项目案例选题：学生成绩数据、图书管理数据、电信服务数据等，让学生带着问题进一步学习课程，在学习中寻找方法解决项目中遇到的问题。当课程结束后，各项目组呈交项目数据模型和报告，且项目组长要向所有同学按数据挖掘的六大部分讲解分析报告。

3.案例驱动教学的成效。围绕案例进行教学的“数据挖掘”课程除了采用案例驱动教学法，还要增加学生的实际训练能力，都取得了明显的效果，从以下五个方面体现：①学生要主动提出问题，同时积极主动地参与课堂教学，才能提高学生分析和处理问题的能力；②增强学生的自主学习能力，要求学生通过小组讨论的形式和实际训练让学生以积极主动的态度处理和解决一些技术问题，从而提高自学能力；③学生间要注意培养团队合作能力的，也要具有竞争意识；④课程学习结束后，普遍反映对利用CLEMENTIME软件工具进行数据挖掘的自信心提高，能够进一步提高对专业的认知，独立解决一些数据统计分析的问题。

三、结束语

数据挖掘是统计专业的专业课程，其内容繁多、深奥，把基于案例驱动的教学模式引入《数据挖掘》课程，学生在学习过程中，实现了整个数据挖掘的流程，在基于项目的技术应用中深入理解了数据挖掘的理论知识。学生要将所学的理论知识和实践相结合，从而有效提高自己的操作技能和知识水平，培养了自己应用数据挖掘技术解决实际问题的应用能力和创新实践能力。

从教学效果来看，通过将理论教学和实践相结合，案例教学法整合了各种学习工具和教学资源，这样才能充分发挥学生的主观能动性，培养和提高学生的主观能动性，同时增强学生分析和处理问题的能力，今后，我们将继续完善数据挖掘的教学案例，研究和总结教学经验，使整个教学环节更加完善合理。

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G712

A

1674-9324（2014）40-0069-02

商俊燕（1978-），女，江苏常州人，本科，讲师，研究方向：数据库，数据挖掘。