数据挖掘与R语言教学大纲.docx

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1、数据挖掘与R语言教学大纲课程编号：10064025课程名称：数据挖掘与R语言/ Data Mining and R Language学分：4学时：64 （课内实验（践）：40 上机：24 课外实践：）建议修读学期：6一、课程性质、目的与任务数据挖掘与R语言是一门融理论性与应用性于一体的学科,是经管类专业的 必修课，通过本课程的学习，使学生掌握R语言的特性与建模步骤，掌握数据挖 掘的典型算法，并能够利用统计数据，建立相应的模型，并且能够利用R语言进 行统计计算和画图。通过本课程的学习，使学生掌握回归、聚类和分类的典型 算法。二、教学内容、基本要求及学时分配（按章节列出内容要求学时等，实验上机项

2、目要列在课程内容一栏）课程内容教学要求占()难点（A）学时安排实验学时上机学时备注第一章数据科学与R语言4第一节数据科学C1第二节为什么用R语言A1第三节R扩展包B1第四节R编辑器和工作空间A1第二章R语言的数据对象7第一节数据类型C1第二节向量入门、生成和计算A1第三节矩阵A11第四节数组B11第五节因子A11第六节列表和数据框A11第七节缺失值和空值B1第三章R语言的数据操作9第一节向量化操作A11第二节取子集和编码转换A1第三节长宽格式互换B11第四节数据的拆分和合并A11第五节控制台的输入和输出B11第六节文本文件C11第七节表格型文件B11第八节其他外部文件（Stata、SAS和SP

3、SS）C11第九节时间类数据的处理A11第四章R语言的控制语句与函数10第一节条件判断语句B1第二节循环语句B1第三节函数A41第四节函数式编程A42第五章统计模型与回归分析5第一节 线性回归模型C11第二节模型诊断B1第三节非线性回归模型A11第四节 非参数回归和Logistic回归A22第六早机器学习5第一节系统聚类C11第二节K均值聚类C11第三节贝叶斯分类A11第四节神经网络分类A11第五节支持向量机分类A11（教学基本要求：A-熟练掌握；B-掌握；C-了解）三、建议实验（上机）项目及学时分配课内实验（践）：40 上机：24四、教学方法与教学手段课堂讲授、案例讨论、资料阅读等方式进行，

4、适当安排课后上机实习操作, 教学中采用多媒体辅助课堂教学方式。五、考核方式与成绩评定标准闭卷考试，平时30%,期末70%六、教材与主要参考书目1 Torgo.L（葡），李洪成等译.数据挖掘与R语言M.北京：机械工业出版 社，2013.（教材）2李舰，肖凯数据科学中的R语言M.西安西安交通大学出版社,2015.3方匡南，朱建平，姜叶飞.R数据分析方法与案例详解M.北京：电子工 业出版社，2015.4薛毅，陈立萍统计建模与R语言M.北京：清华大学出版社，2007.5卡巴科弗（Robertl.Kabacoff）.R语言实战（第2版）M.北京：人民邮电 出版社，2016.6阿德勒（Joseph Adler）. R语言核心技术手册（第2版）M.北京:电子工 业出版社，2014.7德利威克姆.ggplot2:数据分析与图形艺术M.西安：西安交通大学出版 社,2013.8麦特洛夫（Norman Matloff）. R语言编程艺术M.北京：机械工业出版 社,2013.七、大纲编写的依据与说明参考高等教育出版社工科本科基础课程教学基本要求及我校商学院在教育部“新世纪高等教育教学改革工程“本科教育教学改革课题一般工科院校经 济学本科生人才培养模式研究的研究成果的要求编写。