广东财经大学：创业教育学院《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

广东财经大学：经济学院《数据处理技术与SPSS》课程教学大纲

1学科基础课平台必修课 《概率论与数理统计 B》 《高等数学 B1》 《高等数学 B2》 《管理统计与 SPSS 应用》 《管理学 A》 《宏观经济学 C》 《基础会计学 B》 《经济法 A》 《人力资源管理专业导论》 《市场营销学 A》 《微观经济学 B》 《线性代数》 2学科基础课平台选修课 《ERP 沙盘模拟》 《财务管理学 B》 《公共关系学》 《供应链与物流管理 A》 《管理沟通》 《国际贸易实务 A》 《管理信息系统》 《管理心理学 A》 《计量经济学 B》 《计算机办公自动化 (中高级应用）》 《计算机网络 B》 《经济写作》 《逻辑学》 《企业伦理学》 《系统工程学 B》 《数据挖掘与商务智能》 《网页设计与制作》 《网页设计与制作》考试 《网页设计与制作》课程实训 《信息检索与利用》 《博弈论与信息经济学》 《运筹学 B》 3专业课平台必修课 《管理英语 1》 《管理英语 2》 《绩效管理 A》 《技术经济学 A》 《人力资源管理专业毕业设计（论文）》 《人力资源管理专业毕业实习》 《人力资源管理专业认识实习》 《人力资源管理专业学年论文（论文）》 《人管专业认知社会调查》 《人力资源管理专业实习》 《人力资源开发与管理 A》 人力资源开发与管理实习大纲 《生产运作管理》 《战略管理 A》 《组织行为学》 4专业课平台选修 《创新创业创意实训》实习大纲 《创业管理》 《电子商务 B》 《管理经济学》 《广告学》 《广告学》实习 《国际贸易地理》 《跨国公司管理》 《跨文化管理》 《劳动与社会保障法 A》 《领导科学》 《品牌管理》 《商务礼仪》 《市场调查与分析》 《数据库原理与应用 A》 《组织理论与组织设计》 《现场管理》 《薪酬管理》 《质量管理》

《商务智能与人工智能》课程教学资源（文献资料）IBM SPSS Modeler14.1应用程序中文指南

1. 了解R语言文件夹与文件的基本操作。 2. 掌握文本格式和RData格式的输入输出。 3. 掌握xlsx格式的输入输出。 4. 了解SPSS数据文件和网页数据的读取

《统计分析与SPSS应用》课程教学大纲（适用专业：会计学）

2.1 数据类型. 2 2.1.1 离散型数据.2 2.1.2 连续型数据.2 2.2 数据预处理. 2 2.2.1 数据预处理的原因.2 2.2.2 数据预处理的主要步骤.3 2.3 数据清理. 5 2.3.1 空缺值.5 2.3.2 噪声数据.5 2.4 数据集成. 7 2.4.1 实体识别问题.7 2.4.2 数据冗余.7 2.4.3 元组重复.8 2.5 数据归约. 8 2.5.1 数据立方体聚集.9 2.5.2 维归约.10 2.5.3 数量归约.11 2.5.4 数据压缩.12 2.6 数据变换. 12 2.6.1 数据规范化.12 2.6.2 数据离散化与概念分层.13 2.7 数据预处理的软件操作（SPSS Modeler）. 16 2.7.1 数据类型.16 2.7.2 数据清理.17 （1）缺失值与无效值.17 （2）孤立值和极值.22 2.7.3 数据集成.25 （1）纵向追加.25 （2）横向合并.26 （3）元组重复.28 2.7.4 数据归约.29 （1）抽样.29 （2）分箱.32 （3）特征选择.36 （4）因子分析.37 2.7.5 数据变换.40

5.1 概述. 2 5.1.1 什么是分类.2 5.1.2 分类的一般步骤.3 5.2 Rocchio 方法. 4 5.3 k-近邻法. 5 5.4 决策树方法. 6 5.4.1 决策树的概念.6 5.4.2 属性选择度量.6 5.4.3 决策树的常用算法.10 5.5 贝叶斯方法. 11 5.5.1 贝叶斯原理.11 5.5.2 朴素贝叶斯分类.11 5.6 分类结果评估. 13 5.6.1 常用评估度量.13 5.6.2 文本分类的评估.14 5.7 自动分类的案例与软件操作. 15 5.7.1 决策树案例（SPSS Modeler） .15 5.7.2 决策树案例（R 语言）.19

3.1 相关概念. 3 3.1.1 购物篮分析.3 3.1.2 支持度、置信度与关联规则.4 3.1.3 关联规则挖掘.4 3.2 频繁项集的产生. 5 3.2.1 格结构.5 3.2.2 Apriori 性质.6 3.2.2 Apriori 算法.6 3.3 规则的产生. 7 3.3.1 由频繁项集产生关联规则.7 3.3.2 基于置信度的剪枝.8 3.3.2 提高 Apriori 方法的有效性.8 3.4 关联规则挖掘在图情领域中的应用. 10 3.4.1 在信息检索中的应用.10 3.4.2 在图书馆服务中的应用.11 3.4.3 在学科关系中的应用.11 3.5 关联规则挖掘的案例与软件操作. 12 3.5.1 关联规则挖掘（SPSS Modeler） .12 3.5.2 关联规则挖掘（R 语言）.18

1.1 什么是数据挖掘. 2 1.2 数据挖掘的步骤. 2 1.3 数据挖掘的主要功能. 4 1.3.1 预测性.4 1.3.2 描述性.5 1.4 在何种数据上进行数据挖掘. 7 1.4.1 数据库数据.7 1.4.2 数据仓库.8 1.4.3 事务数据.8 1.5 数据挖掘的工具. 8 1.6 数据挖掘研究的主要方向. 9 1.6.1 数据挖掘的方法.9 1.6.2 用户交互技术.9 1.6.3 数据挖掘的性能和可扩展性.9 1.6.4 针对不同数据或数据源的数据挖掘技术 .9 1.7 数据挖掘的应用领域. 10 1.8 SPSS Modeler 软件使用概述. 10 1.8.1 软件简介.10 1.8.2 软件窗口.12 1.8.3 数据流的基本操作.13