第３４期 ２０１７年１２月 江苏科技信息 Ｊｉａｎｇｓｕ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｎｏ．３４ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２０１７ 大数据背景下“数据挖掘＂课程的教学研究 黄艳梅 （江西工程学院，江西新余３３８０２９） 摘要：数据挖掘是大数据背景下的独特产物，如今已经走进了各大高等职业院校，从而为大数据的有效 应用提供了较大帮助。在这种睛况下，“数据挖掘”课程的教学改革及研究引起了社会以及教育界的一致 关注。“数据挖掘”课程因涉及的知识较杂，学科较多，因此，在具体教学的过程中，遭遇了较大难题。一般 而言，“数据挖掘”课程的学习内容包括数据预处理、数据仓库、数据挖掘和数据挖掘应用。现如今，数据 挖掘技术虽然已经在各行各业进行大面积的应用，但是主要的应用还是在电子商务、移动网络、网络办 公等领域。文章以“数据挖掘”为主要内容进行分析，对＂３－前的教学改革提出相应的建议。 关键词：数据挖掘；大数据；教学；改革 ０引言 大的数据库产生了一定变化，如ＭＢ，ＧＢ，ＴＢ以及ＥＢ等， 大数据背景下，人们利用网络能够在最短的时间 未来随着数据库的不断壮大，相信会出现更大的数据 内处理相关事务，极大地提升了生产能力和效率。伴 统计单位。（２）数据的表现形式较多，其中文本形式最 随着数据越来越丰富，如何有效地利用数据促进社会 普遍，易存储、易挖掘。另外，图片、音频、视频等现如 各行各业的发展已经成为人们需要探索的问题，而 今应用较广的数据形式，占用的数据库空间较大，但 “数据挖掘”课程就是基于这种情况下的产物，对于数 也正逐渐成为一般性的数据结构形式，而其他的如 据化在各领域的发展具有积极的促进作用。但是，由 网络中的关键词等为一些不完整的数据结构形式［ 。 于课程的复杂性正在日益加深，教学面临极大的困难， （３）在实际应用过程中，数据化的处理、存储、挖掘与 因此，有效地进行教学改革是课程发展的必由之路。 应用是一个相互促进的过程，之间也存在着较大联 本文在分析教学现状的基础上，从增强学生数据敏锐 系，不同的数据结构形式可以相互转换，因此，在丰富 意识、夯实学生的理论基础、培养学生的实践能力以 数据存储网络的同时，也为实际挖掘与应用加大了难 及提升学生独自探索能力这几个方面对课程的改革 度。而从数据的本质而言，数据本身就是从社会的各 方向进行了探索。 领域中汇总而来，社会各领域的不断深入联系，使人 １大数据相关概述 们在进行数据处理时需要加大处理范围，因此，造成 大数据是一个较为宽泛的概念，互联网发展到一 了数据处理的难度［２］。（４）在数据处理的过程中，大 定时期，由于其相关的数据处理能力、数据存储能力、 数据运行的速度较快，在一定程度上加快了数据处理 数据检索功能以及数据具体应用较强，人们将这种现 整个过程的效率。 象统称为“大数据现象”。因此，大数据不能简单地用 ２教学软件分类 具象化的事物进行概括。人们普遍认为大数据是一个 如今，数据挖掘工具也有不同种类，常用的一般 支撑网络运行的数据集合，并通过多台计算机进行数 有ＷＥＫＡ，ＲａｐｉｄＭｉｎｅｒ，ＮＬＴＫ，Ｏｒａｎｇｅ，ＫＮＩＭＥ以及Ｒ— 据互联，通过云处理、云计算的方式对其进行挖掘及 Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ等。其中，ＷＥＫＡ基于Ｊａｖａ编程语言，因 应用。 其设计较为繁杂，功能较为全面，因此，在实际运用过 （１）数据包有大小之分，而其单位也随着日渐庞 程中，可以适应多领域的数据挖掘需求。此外，它能对 基金项目：２０１６年江西省高等学校教学改革研究省级课题；项目名称：大数据时代高职院校数据存储与 应用的建设研究；项目编号：ＪＸＪＧ一１６—２８—３。 作者简介：黄艳梅（１９７９＿＿），女，江西南昌人，讲师，硕士；研究方向：计算机网络技术。 一６３ 第３４期 ２０１７年１２月 Ｎｏ．３４ 江苏科技信息・科教研究 Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２０１７ 数据处理的整个过程进行干涉，并根据实际需求进行 软件功能的定义，以此让其功能更加适用。ＲａｐｉｄＭｉｎｅｒ 式均为一致，一般文件都储存在其自带的存储库中。 需要明确注意的是，在进行教学之前，需要安装专门 的文件阅读编辑器。（２）选择合适的算法以及实验的 数据集。本文教学实验中所选用的是Ｃ４．５，选用的数 是一款位列挖掘工具排行榜榜首的工具，广受人们的 喜爱，其主要原因在于虽然其也是基于Ｊａｖａ编程语言 的工具，但是在实际运用过程中不须用户实际编写，极 大地节省了用户的时间。更可贵的是此软件在实际运 用过程中镶嵌了ＷＥＫＡ的一些运行程序，使其功能 更加完善，此外，它是一款开源数据工具ｌ３］。ＮＬＴＫ在 语言处理方面是这类挖掘工具的最强者，对各类语言 能够精确分析并实施处理工作，在运行的过程中，极大 据集为某种疾病的预测样本数据集，并提前将其转 化为对应的格式，其中屙ｌ生为９个，样本为２６０个。其 中１个类别属性，并为两个可能性。（３）掌握相应的工 具中的测试使用方式，以及ｃ４．５算法具体实施关键 内容。 ３．２实验步骤 地了使用者的双手，基于Ｐｙｔｈｏｎ的工具能够为实 际的使用体验增添一些乐趣，因为它还能够白定义一 些任务。Ｏｒａｎｇｅ的优点则在于它可视化的编程设计， 包容性强，并且其附加了强大的文本挖掘工具，对运 用具有实际性的帮助，因此，适用从简单到复杂的一 系列数据处理工作，深受各类用户的喜爱。ＫＮＩＭＥ在 数据处理阶段，具有较为全面的功能，并能够同时适 主要的步骤具体分为以下几个方面。首先，将相 应的数据集加载进数据挖掘工具，在其面板上选择对 应文件进行加载，一般在其接口处，以此完成数据预 处理工作。其次，在其工具中的分类功能，“工具ａｓｓｉｆｙ” 中设置相关参数，因其有很多的子条目，因此，具体操 作如下：单击“设置ａｓｓｉｆｙ”一“ｔｒｅｅｓ”一“Ｊ４８”——“ｖ参 数分类器”一“Ｊ４８”一“ｃ０．２５”一“Ｍ２”。老师在学生完成 后需要对此认真进行检查，让学生能够明确步骤；设定 用商用以及开源性的工作需要，在具体处理的过程中， 尽量照顾到了用户多次处理的需要，以便用户对结 果进一步完善。Ｒ—Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ集成了大部分软件的 优点，重点是在统计、制图上具有一定的成效，包含了 其测试选项，具体如下，单击“老师ａｓｓｉｆｙ＇＇＿。‘‘Ｔｅｓｔｏｐｔｉｏｎｓ” ｕｓｅｔｒａｉｎｉｎｇｔｅｓｔ”，这个过程不拘于一种形式，可以让 “学生进行多选择的练习；评估样本设置，单击“这个 ａｓｓｉｆｙ”一“Ｓｔａｒｔ”，进行评估以及分类器的设定，学生应 该分析其中的结果输出，从而进行具体判断，完成数 据挖掘工作；对于所分析的结果进行了解之后，将以 这方面软件的开发、数据建模，其编写的语言综合 了ｃ语言、ＦＯＲＴＲＡＮ语言以及Ｒ语言。在这款工具 中，Ｒ语言被极大地扩展，使其工具的使用难度也进一 步降低［ 。 本文选用的是功能较为全面的ＷＥＫＡ数据挖掘 工具，因其适用的系统为中文版３．６．１１版本，也是一 款比较适用于学习的软件，其中包含了在预处理过程 中能够使用到的学习算法、数据预处理、数据分类、回 上步骤进行重复演练，随机更改以及添加相应的样本 数据属性以及分类参数，从而得到不一样的结果。最 后，老师在对学生的试验成果进行评估之后，引导学生 对相应的结果进行可视化展示，具体如下：单击“进行 ａｓｓｉｆｙ＇’。 ‘ＲｅｓｕＩｔＬｉｓｔ”一“ｔｒｅｅｓ．Ｊ４８”一“ｖｓｕａｌｉｚｅｔｒｅｅ”。 归分析等，在交互界面上能够实现可视化。而如果需 要针对某项数据进行特定的处理，一般也可以选择在 其中编辑出适用的算法，以适应教学内容。而其广泛 使用的历史也能够证明其具有较为完备的系统功能， 比较适用于新课程的改革和研究。因此，本文以ＷＥＫＡ ４结语 “数据挖掘”是一门涉及范围广、多门类、专业性 的实践应用课程，早在２０世纪十年代，国外计算 机领域的专家就提出将其作为一个的计算机门 类进行研究，到了２１世纪初期，随着人们对于计算机 数据处理及应用要求的不断提升，数据挖掘也逐渐发 挥出了相应的功用，在诸多领域内起着积极的作用。随 着数据形式、内容的不断丰富，必将演变出更实用的 数据挖掘技术，为教学改革提供动力。 参考文献 数据挖掘工具为基础，对“数据挖掘”课程的教学实践 进行探索，为提高学生的实践能力以及夯实理论基础 提供一定的帮助。 ３实践教学示例 ３．１ 实验准备 一般而言，在进行实验之前，教师需要准备相关 数据，以便具有明确的实验流程。（１）对于工具的认 识，在ＷＥＫＡ中，首先要认识其数据格式，以免在分析 的过程中数据运行出现问题。ＷＥＫＡ的数据格式为 ［１］方璐．浅析大数据时代的科学研究方法［Ｊ］．信息通 信，２０１４（５）：１５０—１５１． ［２］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（４）：５９—６１． ＡＲＦＦ，所以在进行运算分析以及处理过后的文件格 ——６４ ３４ ２０１７年１２月 第３４期 Ｎｏ．江苏科技信息・科教研究 Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２０１７ ［３］李海林．大数据环境下的数据挖掘课程教学探索［Ｊ］． 掘课程实践教学探索［Ｊ］．池州学院学报，２０１６（６）：１２８－ 计算机时代，２０１４（２）：５４—５５． １３０． ［４］叶明全，黄道斌，卢小杰，等．大数据时代下数据挖 （责任编辑王雪芬） Ｔｅａｃｈｉｎｇ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ“Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ ”ｃｏｕｒｓｅ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ Ｈｕａｎｇ Ｙａｎｍｅｉ （Ｊｉａｎｇｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉｎｙｕ ３３８０２９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｉｓ ａ ｕｎｉｑｕｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ，ａｎｄ ｎＯＷ ｉｔ ｈａｓ ｅｎｔｅｒｅｄ ｔｈｅ ｍａｊ０ｒ ｈｉ ｅｒ ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ ｃｏｌｌｅｇｅｓ，ＳＯ ａｓ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｈｅｌｐ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ・Ｉｎ ｔｈｉｓ ｃａ 。，ｔｈ。 ｔｅａｃｈｉｎｇ ｒｅｆ０ｌ珊ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ “Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ”ｃｏｕｒｓｅ ｈａｓ ａｒｏｕｓｅｄ ｔｈｅ ｕｎａｎｉｍｏｕｓ ｃｏｎｃｅｒｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｃｉｅｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｃｉｒｃｌｅｓ．Ｔｈｅ‘‘Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ”ｃｏｕｒｓｅ ｉｎｖｏｌｖｅｓ ｍｏｒｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｓｕｂｊｅｃｔｓ，ＳＯ ｉｔ ｅｎｃｏｕｎｔｅ ｇｒｅａｔ ｄｉｆｉｆｃｕｌｔｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｔｅａｃｈｉｎｇ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｓｐｅａｋｉｎｇ，ｔｈｅ ｃｏｕｒｓｅ ｏｆ“Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ”ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｄａｔａ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｍｇ， ｄａｔａ ｗａＩ．ｅｈ０ｕｓｅ，ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｔｏｄａｙ，ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｗｉｄｅｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ａｌｌ ｗａｌｋｓ ｏｔ ｌｉｆｅ．ｂｕｔ ｔｈｅ ｍａｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｒｅａｓ ａｒｅ ｉｎ ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ｍｏｂｉｌｅ ｎｅｔｗｏｒｋ，ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆｆｉｃｅ ａｎｄ ＳＯ ｏｎ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅ ａｎａ１ｖｚｅｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎｄ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ｓｏｍｅ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｔｅａｃｈｉｎｇ ｒｅ１ｏ珊・ Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ；ｂｉｇ ｄａｔａ；ｔｅａｃｈｉｎｇ；ｒｅｆｏｒｍ （上接第４７页） 参考文献 ［２］戴伟．面向用户感知的广电数据业务监测探讨［Ｊ］． ［１］汪剑．建立宽带网络质量监测系统掌握网络运维 有线电视技术，２０１４（５）：６７－７０． 第一手资料［Ｊ］．有线电视技术，２０１５（３）：７５—８１． （责任编辑孙琳） Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｂｒｏａｄｂａｎｄ Ｌｉ Ｑｉｎ （Ｊｉａｎｇｓｕ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｄａｔａ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：１１１ｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｉｍｐ。ｒｔａｎｃｅ。ｆ ｎｅｔｗ。ｒｋ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｐｌ。ｙｅｄ ｏｎ Ｊｉａｎｇｓｕ ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｂｒｏａｄｂａｎｄ＇ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｌ。ｙｍｅｎｔ ｓｃｈｅｍｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ。ｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗ。ｒｋ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔ。ｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔａｓｋ ｔｙｐｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄａｔａ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ・ Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗ。ｒｋ ｑｕａｌｉｔｙ ｍ。ｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ；Ｊｉａｎｇｓｕ ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ ｂｒｏａｄｂａｎｄ；ｕｓｅｒ ｅｘＰｅｒｉｅｎｃ。 一６５—
