互联网背景下数据挖掘课程线上线下混合式教学探索与实践

谢贤芬，古万荣，王斌会

(1.暨南大学经济学院，广州 510632；2.华南农业大学数学与信息学院，广州 510642；3.暨南大学管理学院，广州 510642；4.暨南大学经济管理实验教学中心，广州 510632)

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近年来，随着互联网、大数据和云计算技术的兴起，社会经济生活各领域产生了海量的数据信息，例如国家经济统计数据、社交网络数据、新闻媒体数据、金融股票数据、多媒体数据(视频、音频、图像)、工业企业数据等。海量数据蕴含着丰富而宝贵的信息，可以为国家经济决策、社会舆情分析、新闻数据挖掘、商业智能决策、预警监控等提供重要的数据支撑与决策依据。在此环境下，数据挖掘作为最常用的数据分析手段在各个领域中得到了广泛的应用。数据挖掘作为一门应用性很强的交叉学科，涉及的知识内容包括统计学、数据建模、分类、算法优化、模式识别及预测等。在数据挖掘相关课程的教学过程中，如何基于云平台和大数据处理工具，科学地讲授对多源海量数据进行有效的数据收集、数据处理及分析的过程，对提高学生利用数据挖掘技术处理各领域问题的能力具有重要的作用。

数据挖掘是一门发展前景广阔的应用型课程，可应用于众多领域，解决很多实际应用问题，因此很多高校在本科相关专业的人才培养方案中均开设了此课程，该课程的教学模式研究也得到了不少学者的关注。孙瑞娜[1]详细分析了数据挖掘课程的教学现状，认为主要有三个缺点：教学内容难，学生学习兴趣不高；……