◎系所教育目標：
1.培育理論與實務兼具之財金專業人才
2.造就學生富國際宏觀與前瞻視野能力
3.強調專業倫理與具高度正直感之特質 |
| ◎核心能力 | 關聯性 |
| 1.財務金融專業知能 | 3 關聯性中等 |
| 2.獨立思考創新能力 | 5 關聯性最強 |
| 3.國際觀與外語能力 | 3 關聯性中等 |
| 4.溝通協調合作能力 | 2 關聯性稍弱 |
| 5.人文關懷服務能力 | 2 關聯性稍弱 |
◎本學科內容概述：
介紹自動或半自動化的方式對大量的數據進行探索和分析的過程，發覺有意義或決策者有興趣的型態(patterns)以協助企業進行商業智慧為目標，其內容涵蓋關聯規則、決策樹分析、深度學習、群集分析等分析方法。 |
◎本學科教學內容大綱：
1. 資料探勘基本概念介紹
2. 資料與資料準備
3. 關聯規則
4. 決策樹分析
5. 深度學習
6. 群集分析介紹
7. 實務應用介紹 |
◎本學科學習目標：
資料探勘(Data Mining)是透過自動或半自動化的方式對大量的數據進行探索和分析的過程，發覺有意義或決策者有興趣的型態(patterns)。而藉由本課程的教授，期望讓學生熟悉資料探勘的分析技術，以協助企業進行商業智慧為目標。 |
| ◎教學進度： |
| 週次 | 主題 | 教學內容 | 教學方法 |
01
| 課程介紹 | 課程介紹 | 講授。 |
02
| 資料探勘概論 | 資料探勘概論 | 講授。 |
03
| 資料與資料準備 | 資料與資料準備 | 講授。 |
04
| 關聯規則 | 關聯規則 | 講授、討論。 |
05
| 決策樹分析 | 決策樹分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
06
| 類神經網路 | 類神經網路 | 口頭報告、講授、討論。 |
07
| 群集分析 | 群集分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
08
| 多變量分析 | 多變量分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
09
| 商業智慧 | 商業智慧 | 口頭報告、講授、討論。 |
10
| 期中考 | 期中考 | 期中考。 |
11
| 提案報告 | 提案報告 | 口頭報告。 |
12
| Weka操作 | Weka操作 | 操作/實作。 |
13
| Weka操作 | Weka操作 | 操作/實作。 |
14
| Weka操作 | Weka操作 | 操作/實作。 |
15
| 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
16
| 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
17
| 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
18
| 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
◎課程要求：
配合課程活動 |
◎成績考核
期中考30%
期末考40%
口頭報告30%
|
◎參考書目與學習資源
資料探勘與大數據分析, 簡禎富、許嘉裕, 前程出版社 |
| ◎教材講義 請改以帳號登入校務系統選擇全校課程查詢方能查看教材講義 |