◎系所教育目標：
1.培育具宏觀視野的經濟基礎人才。
2.建立學生未來發展所需之競爭力與獨立思考能力。 |
| ◎核心能力 | 關聯性 |
| 1.溝通、領導與團隊合作能力。 | 3 關聯性中等 |
| 2.具備國際觀、人文倫理關懷與服務精神。 | 3 關聯性中等 |
◎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
09/10 | 課程介紹 | 課程介紹 | 講授。 |
02
09/17 | 資料探勘概論 | 資料探勘概論 | 講授。 |
03
09/24 | 資料與資料準備 | 資料與資料準備 | 講授。 |
04
10/01 | 關聯規則 | 關聯規則 | 講授、討論。 |
05
10/08 | 決策樹分析 | 決策樹分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
06
10/15 | 類神經網路 | 類神經網路 | 口頭報告、講授、討論。 |
07
10/22 | 群集分析 | 群集分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
08
10/29 | 多變量分析 | 多變量分析 | 口頭報告、講授、討論。 |
09
11/05 | 商業智慧 | 商業智慧 | 口頭報告、講授、討論。 |
10
11/12 | 期中考 | 期中考 | 期中考。 |
11
11/19 | 提案報告
群集分析 | 提案報告
群集分析 | 口頭報告。 |
12
11/26 | 群集分析
Weka操作 | 群集分析
Weka操作 | 操作/實作。 |
13
12/03 | Weka操作 | Weka操作 | 操作/實作。 |
14
12/10 | 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告。 |
15
12/17 | 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
16
12/24 | 期末專題報告 | 期末專題報告 | 口頭報告、討論。 |
17
12/31 | 主動式學習 | 主動式學習-參閱相關專題成果 | 主動參閱相關專案。 |
18
01/07 | 主動式學習 | 主動式學習-參閱相關專題成果 | 主動參閱相關專案。 |
◎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, (郝沛毅,李御璽等譯), 高立圖書 |
| ◎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 |