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摘 要：大数据时代的到来，极大的推动了数据挖掘技术的应用，因此，现代企业对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》课程由此得到快速发展。《数据挖掘》是一门综合了多种学科的复杂性学科，具有很强的理论性和实践性，因此对教学的要求较高。本文将围绕《数据挖掘》课程的教学内容、教学方式、考核方法以及其他内容展开论述。
关键词：大数据；数据挖掘；教学方式；考核方式
大数据时代的到来，给人们的生产和生活带来极大的变革，由此也引起了社会各界的广泛关注。目前，大数据已经与我们的日常生活息息相关，对各行业的发展也产生了至关重要的作用。数据挖掘技术是信息化的产物，也是现代企业生产和发展过程中需要用到的重要技术之一，因此对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》学科由此得到了快速的发展。本文将对《数据挖掘》课程的教学展开论述，希望能引起同行的共鸣。
1 大数据介绍
1.1 大数据含义 大数据是网络技术发展到一定阶段出现的新兴名词，是指数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合，大数据是以云计算的共享平台为基础，通过数据的交叉复用，形成新的智力资源和知识服务能力。大数据处理需要分布式计算机构架才能完成，仅依靠单台的计算机无法实现大数据处理，因此大数据处理就是借助云计算的分布式处理、分布式数据库、虚拟存储技术对大量数据进行整合处理的过程。
1.2 大数据特征 大数据具有数量大（Volume）、类型多（Variety）、价值高（Value）和速度快（Velocity）的特点，简称为“4V”。大数据处理的数据规模不断扩大，已经由GB、TB级扩展到EB或ZB级，这是普通计算机硬盘容量所无法达到的；大数据对象包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，存储对象由传统的文本内容扩展到了音频数据、视频数据、搜索引擎中关键词等，其数据的类型繁多复杂；数据之间的关联性不断加强，已经对社会经济、系统、信息学、网络学以及心理学等多个领域产生了深远影响；大数据的产生形式以数据流为主，能瞬时产生，具有很强的动态性和时效性。
2 《数据挖掘》课程教学探讨
2.1 教学内容 《数据挖掘》是一门综合性的学科，学科内涉及的主要内容有数据库技术、统计学、信息检索、计算机技术以及可视化技术等，需要不同的学科交叉学习，因此，该课程具有很高的理论性和实践性。在教学过程中，不仅要注重基础理论知识的培养，还要加强对学生创新能力以及问题解决能力的培养。课程的知识结构可按照表1所示组建。
数据挖掘前需要进行预处理，然后才能存入数据仓库，再利用相关的挖掘工具和算法，按照挖掘流程进行数据挖掘，最后将挖掘结果以可视化的形式展示出来。在整个教学过程中，教学重点是挖掘工具和挖掘算法，其中挖掘工具主要有通用挖掘工具和专用挖掘工具两类，而挖掘算法则包括分类法、关联分析法、聚类法等10种方法。学生不仅要了解各类算法的相关概念，还要能利用算法对实例进行分析。
2.2 《数据挖掘》课程教学探索
2.2.1 培养数据意识 《数据挖掘》是以数据为驱动的理论分析和应用课程，具有抽象性和具体性，抽象性是指数据挖掘过程中的理论、技术和方法具有很强的抽象性，学生在有限的时间内无法理解和消化；具体性是指研究内容比较客观，具有一定的解释性和理解性。针对以上特点，教师在组织教学时，应先培养学生的学习兴趣，使学生产生一定的数据意识。具体安排时，可先安排2-4个学时讲解数据及其主要应用，让学生对大数据的产生、影响和应用等内容做初步了解，使学生对该课程的学习目的和实际意义产生客观认识。
2.2.2 深化基础，加强理论体系 大数据特征对数据分析技术提出了更高的要求，现有的数据分析技术难以满足实际需求，这就说明了数据挖掘技术的应用和发展将面临更严峻的考验。数据挖掘技术涉及的知识内容较多，在大学课程体系中难以全部开设，给学生的学习带来很大阻碍。为解决以上问题，开封大学采取措施：将《数据挖掘》课程授课对象设定为高年级学生，经过两年或三年基础课程的学习，学生已经具备了一定的理论基础，在学习《数据挖掘》课程中，就可节约大量时间学习课程的核心内容。
2.2.3 教学方式多样化 理论来源于实践，也可以指导实践；实践是检验理论的唯一途径。《数据挖掘》具有很强的抽象性，学生无法在有限的学习时间内对众多概念产生足够清晰的认识，只能借助实践教学使学生明白课程内容的原理及其实用价值。在讲解基本概念、原理或者算法时，可采取案例教学法、任务驱动教学法、项目教学法等，将理论与实践相结合，提高学生的学习兴趣和操作能力。因此教师应在教学过程中注意教学方法的选择和使用，充分体现出学生的主体地位和教师的主导作用，通过一系列理实一体化教学方式，提高教学效果。
2.3 改革教学考核方式 《数据挖掘》是一门融合多种学科的实践课程，因此，课程的评价方式也应做出一定的改进。在考核时，应包括理论基础和实践部分考核，除考查学生对基本概念、挖掘流程等内容的掌握情况外，还应对学生的实践操作技能进行考核，采用多种方式对学生的学习进行评价，提高考核的有效性和公平性。
3 结语
随着信息化技术的不断发展，现代企业生产运行对信息化管理系统的依赖性越来越高，现代社会已经进入了大数据时代，在这种时代背景下，数据挖掘技术得到了社会各界的广泛重视，企业对该专业的人才需求也越来越多，这就为《数据挖掘》课程的发展提供了有利条件。高校及任课教师应认清形势，积极调整教学理念，通过优化课程内容，改进教学方式和考核方式，提高课程的教学效果，以培养高专业素养和高操作技能的复合型人才。
参考文献：
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，沈龙凤，李敏.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012（11）：9-10.
[2]周森鑫，盛鵬飞，王夫芹.数据挖掘课程案例教学研究[J].计算机技术与发展，2012（11）：183-186.
[3]张艳.大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考[J].计算机时代，2014（04）：59-61.
关键词：大数据；数据挖掘；教学方式；考核方式
大数据时代的到来，给人们的生产和生活带来极大的变革，由此也引起了社会各界的广泛关注。目前，大数据已经与我们的日常生活息息相关，对各行业的发展也产生了至关重要的作用。数据挖掘技术是信息化的产物，也是现代企业生产和发展过程中需要用到的重要技术之一，因此对数据挖掘技术人才的需求越来越多，《数据挖掘》学科由此得到了快速的发展。本文将对《数据挖掘》课程的教学展开论述，希望能引起同行的共鸣。
1 大数据介绍
1.1 大数据含义 大数据是网络技术发展到一定阶段出现的新兴名词，是指数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的集合，大数据是以云计算的共享平台为基础，通过数据的交叉复用，形成新的智力资源和知识服务能力。大数据处理需要分布式计算机构架才能完成，仅依靠单台的计算机无法实现大数据处理，因此大数据处理就是借助云计算的分布式处理、分布式数据库、虚拟存储技术对大量数据进行整合处理的过程。
1.2 大数据特征 大数据具有数量大（Volume）、类型多（Variety）、价值高（Value）和速度快（Velocity）的特点，简称为“4V”。大数据处理的数据规模不断扩大，已经由GB、TB级扩展到EB或ZB级，这是普通计算机硬盘容量所无法达到的；大数据对象包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据，存储对象由传统的文本内容扩展到了音频数据、视频数据、搜索引擎中关键词等，其数据的类型繁多复杂；数据之间的关联性不断加强，已经对社会经济、系统、信息学、网络学以及心理学等多个领域产生了深远影响；大数据的产生形式以数据流为主，能瞬时产生，具有很强的动态性和时效性。
2 《数据挖掘》课程教学探讨
2.1 教学内容 《数据挖掘》是一门综合性的学科，学科内涉及的主要内容有数据库技术、统计学、信息检索、计算机技术以及可视化技术等，需要不同的学科交叉学习，因此，该课程具有很高的理论性和实践性。在教学过程中，不仅要注重基础理论知识的培养，还要加强对学生创新能力以及问题解决能力的培养。课程的知识结构可按照表1所示组建。
数据挖掘前需要进行预处理，然后才能存入数据仓库，再利用相关的挖掘工具和算法，按照挖掘流程进行数据挖掘，最后将挖掘结果以可视化的形式展示出来。在整个教学过程中，教学重点是挖掘工具和挖掘算法，其中挖掘工具主要有通用挖掘工具和专用挖掘工具两类，而挖掘算法则包括分类法、关联分析法、聚类法等10种方法。学生不仅要了解各类算法的相关概念，还要能利用算法对实例进行分析。
2.2 《数据挖掘》课程教学探索
2.2.1 培养数据意识 《数据挖掘》是以数据为驱动的理论分析和应用课程，具有抽象性和具体性，抽象性是指数据挖掘过程中的理论、技术和方法具有很强的抽象性，学生在有限的时间内无法理解和消化；具体性是指研究内容比较客观，具有一定的解释性和理解性。针对以上特点，教师在组织教学时，应先培养学生的学习兴趣，使学生产生一定的数据意识。具体安排时，可先安排2-4个学时讲解数据及其主要应用，让学生对大数据的产生、影响和应用等内容做初步了解，使学生对该课程的学习目的和实际意义产生客观认识。
2.2.2 深化基础，加强理论体系 大数据特征对数据分析技术提出了更高的要求，现有的数据分析技术难以满足实际需求，这就说明了数据挖掘技术的应用和发展将面临更严峻的考验。数据挖掘技术涉及的知识内容较多，在大学课程体系中难以全部开设，给学生的学习带来很大阻碍。为解决以上问题，开封大学采取措施：将《数据挖掘》课程授课对象设定为高年级学生，经过两年或三年基础课程的学习，学生已经具备了一定的理论基础，在学习《数据挖掘》课程中，就可节约大量时间学习课程的核心内容。
2.2.3 教学方式多样化 理论来源于实践，也可以指导实践；实践是检验理论的唯一途径。《数据挖掘》具有很强的抽象性，学生无法在有限的学习时间内对众多概念产生足够清晰的认识，只能借助实践教学使学生明白课程内容的原理及其实用价值。在讲解基本概念、原理或者算法时，可采取案例教学法、任务驱动教学法、项目教学法等，将理论与实践相结合，提高学生的学习兴趣和操作能力。因此教师应在教学过程中注意教学方法的选择和使用，充分体现出学生的主体地位和教师的主导作用，通过一系列理实一体化教学方式，提高教学效果。
2.3 改革教学考核方式 《数据挖掘》是一门融合多种学科的实践课程，因此，课程的评价方式也应做出一定的改进。在考核时，应包括理论基础和实践部分考核，除考查学生对基本概念、挖掘流程等内容的掌握情况外，还应对学生的实践操作技能进行考核，采用多种方式对学生的学习进行评价，提高考核的有效性和公平性。
3 结语
随着信息化技术的不断发展，现代企业生产运行对信息化管理系统的依赖性越来越高，现代社会已经进入了大数据时代，在这种时代背景下，数据挖掘技术得到了社会各界的广泛重视，企业对该专业的人才需求也越来越多，这就为《数据挖掘》课程的发展提供了有利条件。高校及任课教师应认清形势，积极调整教学理念，通过优化课程内容，改进教学方式和考核方式，提高课程的教学效果，以培养高专业素养和高操作技能的复合型人才。
参考文献：
[1]范祺，朱昌杰，肖建于，沈龙凤，李敏.以项目驱动的数据挖掘课程教学改革的研究[J].科技信息，2012（11）：9-10.
[2]周森鑫，盛鵬飞，王夫芹.数据挖掘课程案例教学研究[J].计算机技术与发展，2012（11）：183-186.
[3]张艳.大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考[J].计算机时代，2014（04）：59-61.