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大數據技術專業《數據倉庫與數據挖掘—數據倉庫與數據挖掘的關聯—數據準備與挖掘入門實踐》課程思政課堂教學設計
數據倉庫與數據挖掘
教學設計

大數據技術專業《數據倉庫與數據挖掘—數據倉庫與數據挖掘的關聯—數據準備與挖掘入門實踐》課程思政課堂教學設計

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發布日期:2026-02-02

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適用專業(1)

    高職(1):

  • 大數據技術
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適用課程(1)

  • 數據倉庫與數據挖掘
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版權說明及權利通知
課程名稱

數據倉庫與數據挖掘

授課對象

大數據技術專業

授課內容

數據倉庫與數據挖掘的關聯——數據準備與挖掘入門實踐

課時

1.00

課程類型 A.思想政治理論課;B.通識課;C.專業課;D.實踐課;
教學目標

知識目標

 

1.理解數據倉庫與數據挖掘的核心關聯,明確數據倉庫是數據挖掘的數據基礎;

 

2.掌握數據挖掘的基本概念、核心流程,明確數據倉庫在數據挖掘中的數據準備作用;

 

3.了解數據挖掘的常見算法(聚類、分類)及簡單應用場景。

 

能力目標

 

1.能準確闡述數據倉庫與數據挖掘的關聯,提升數據關聯辨析能力;

 

2.能結合數據倉庫的數據分析成果,完成簡單的數據挖掘準備工作,培養數據挖掘入門能力;

 

3.初步具備識別數據挖掘適用場景,理解簡單挖掘算法應用邏輯的能力。

 

思政目標

 

1.樹立“數據聯動、價值共生”的專業理念,認識數據倉庫與數據挖掘協同發力對挖掘數據價值、賦能行業發展的重要意義;

 

2.培養嚴謹務實、循序漸進的專業素養,明確數據準備工作中“數據真實、規范、完整”的核心要求和責任意識;

 

3.激發創新思維和探索精神,樹立“立足專業、深耕數據,用數據挖掘技術破解實際問題、創造核心價值”的職業追求。

課程思政 融入知識點

教學重點

 

1.數據倉庫與數據挖掘的核心關聯,明確數據倉庫在數據挖掘中的數據準備核心作用;

 

2.數據挖掘的基本概念、核心流程,以及數據準備環節的核心操作;

 

3.數據挖掘常見算法(聚類、分類)的基本邏輯及簡單應用場景。

 

教學難點

 

1.理解數據倉庫與數據挖掘的協同邏輯,能清晰闡述數據倉庫如何為數據挖掘提供支撐;

 

2.引導學生將“嚴謹務實、循序漸進”的理念與數據準備實踐結合,避免忽視數據質量問題;

 

3.如何將創新探索、責任擔當的思政元素與數據關聯、挖掘入門等專業知識深度融合。

融入方式

采用“關聯解析+流程拆解+實踐引導+案例滲透”的方式,將思政元素融入課堂各環節,實現專業與思政的深度融合,貼合學生認知規律:

 

1.關聯類比:將數據倉庫與數據挖掘的關系類比為“原料倉庫與加工廠”,滲透“協同發力、價值共生”的理念;

 

2.流程滲透:在數據挖掘流程講解中,重點強調數據準備的嚴謹性,滲透“求真務實、精益求精”的責任意識

 

3.實踐引導:通過模擬數據準備和挖掘入門實踐,培養學生的嚴謹細致和探索精神

 

4.案例升華:選取數據倉庫與數據挖掘協同應用的實際案例,引導學生提煉其中蘊含的創新價值和責任擔當

思政元素 嚴謹務實 循序漸進 專業素養 真實 規范 完整性 責任意識 創新思維 探索精神 職業追求 求真務實 精益求精 嚴謹細致 責任擔當
思政資源
思政案例
教學實施
教學引入
教學展開
教學總結
目標達成檢測
教學反思
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