大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考
生解决实际问题的能力。因此，在给学生介绍目前常用的数据挖掘工具（如IBM Intelligent Miner、SAS Enterprese Miner、SPSS Clementine、Weka等）的基础上，结合市场应用需求，以实例为切入点，分别分析数据挖掘在互联网日志分析、电子邮件分析、互联网广告挖掘、电子商务、移动互联网等各大领域中的实际应用情况和成功案例（表2）。同时，还可以从内容挖掘、结构挖掘和用户访问模式挖掘这三个方面简单介绍WEB挖掘的基本知识[6]。这样，课程本身就脱离了枯燥的理论，让学生对数据挖掘有了感性认识，激发学习兴趣。⑵ 过滤垃圾邮件。＼&互联网广告＼&⑴ 通过大数据挖掘，精准定位各类客户的广告形式；⑵ 准确评估广告效果。＼&电子商务＼&用数据提升整体营销；通过日志挖掘做客户分析；用序列算法分析商品上架时间；用聚类算法对商品分类、提升会员管理。＼&移动互联网＼&⑴ 锁定用户的数据价值，通过地理位置信息挖掘出有价值的东西；⑵ 文本挖掘。＼&]在教学过程中，贯穿以“能力培养为目
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