面向商科生的數(shù)據(jù)挖掘課程教學方法探討

劉輝

摘 要：大數(shù)據(jù)與云計算的普及對數(shù)據(jù)挖掘人才提出了更多更高的需求，越來越多的高校開設(shè)了面向商科生的數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，數(shù)據(jù)挖掘是一門理論與實踐并重且涉及多學科的交叉學科課程，傳統(tǒng)的教學方法在給商科生的授課過程中面臨許多問題。結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘課程的特點，分析了教學過程中的問題，并提出了建設(shè)性的意見。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;教學改革;交叉學科;實踐教學

中圖分類號：G4 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.23.086

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動計算的發(fā)展與應用，每天產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘在社會各個領(lǐng)域得到空前的重視與廣泛的應用。這是一門理論與實踐結(jié)合的學科，其中許多數(shù)學模型與算法，都具有深邃的思想與廣泛的應用潛力。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在客戶發(fā)掘、市場分析、商品推薦和人力資源等多個領(lǐng)域引起了極大的關(guān)注，為商務(wù)應用提供了強大的數(shù)據(jù)分析和決策支持能力，數(shù)據(jù)挖掘科學也逐漸成為高校商科專業(yè)的核心課程之一。例如，許多高校的市場營銷、人力資源管理、國際貿(mào)易與物流等專業(yè)都陸續(xù)開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘課程教學方法與實踐環(huán)節(jié)是針對計算機專業(yè)、統(tǒng)計學相關(guān)專業(yè)的學生設(shè)置的，而商科生的數(shù)量基礎(chǔ)與計算機編程能力偏弱，為商科學生講述數(shù)據(jù)挖掘課程將是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

1 高校數(shù)據(jù)挖掘課程的特點

1.1 交叉學科

數(shù)據(jù)挖掘是一門與計算機科學、數(shù)理統(tǒng)計、模式識別等多學科交叉的新興科學，該課程內(nèi)容主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念與基本任務(wù)，教學內(nèi)容包含關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、回歸等數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，例如譜聚類算法就涉及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、線性代數(shù)、運籌學等多個學科的知識。

1.2 知識綜合應用程度高

數(shù)據(jù)挖掘課程中的許多數(shù)學模型與分析算法，是多門學科知識的高度凝練與綜合運用，學生在數(shù)據(jù)挖掘課程的學習過程中往往會覺得知識不夠用，對模型算法的理解不夠深刻。商科學生需要惡補相應學科的知識點，學習強度大，主觀能動性比較差的學生容易放棄。

1.3 理論與實踐結(jié)合密切

數(shù)據(jù)挖掘是一門理論和實踐緊密結(jié)合的學科，理論模型與計算機實現(xiàn)聯(lián)系緊密，挖掘算法與應用場景聯(lián)系緊。針對各種數(shù)據(jù)分析任務(wù)，都有許多種不同的算法，學生需要掌握各種數(shù)據(jù)挖掘算法的特點，根據(jù)具體的應用領(lǐng)域與場景選擇合適算法進行應用。

1.4 不斷改進與發(fā)展的學科

隨著人工智能、云計算的飛速發(fā)展，越來越多研究者投入到大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，不斷完善和提出新的數(shù)據(jù)挖掘模型與算法。在該門課程的教學中需要向?qū)W生介紹最新的研究進展與發(fā)展動態(tài)。例如，深度學習與增強學習等最前沿的知識點。

2 數(shù)據(jù)挖掘課程教學面臨的問題

2.1 理論要求較高與商科生數(shù)理基礎(chǔ)較弱之間的矛盾

數(shù)據(jù)挖掘課程通常以數(shù)理統(tǒng)計與概率論、計算機算法等課程作為前置課程，數(shù)學模型通常以公式推導和算法分析為主，具有較強的理論性。然而，商科專業(yè)的學生一般僅具備初級計量經(jīng)濟學的基礎(chǔ)知識，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、統(tǒng)計學與機器學習及其他知識儲備較弱。學生在課程學習開始普遍感覺難度較大，理論知識要求達不到所需要的標準。數(shù)據(jù)挖掘課程的較高理論性要求與商科生的數(shù)理基礎(chǔ)較弱之間是教學過程一個不可忽視的問題。

2.2 理論與實踐環(huán)節(jié)脫節(jié)

目前高校開設(shè)的數(shù)據(jù)挖掘課程授課偏重于數(shù)學模型與算法理論上的講述，不重視甚至省略了實踐環(huán)節(jié)的教學，純粹的理論知識對于基礎(chǔ)較差的商科生而言晦澀難懂，課堂內(nèi)容顯得枯燥無味。理論與實踐環(huán)節(jié)的脫節(jié)導致的問題有兩個方面：一是學生無法集中精力理解理論模型，無法編程實現(xiàn)相應算法;二是學生無法與實際應用聯(lián)系起來，缺乏實戰(zhàn)經(jīng)驗。

2.3 教學過程可視化與形象化手段缺乏

數(shù)據(jù)挖掘往往面臨海量數(shù)據(jù)的分析處理，大數(shù)量處理帶來的困難之一是數(shù)據(jù)的可視化與算法挖掘過程的形象化展示。教學過程的可視化與形象化手段缺乏導致課堂氛圍不活躍，難于激發(fā)學生對數(shù)據(jù)分析的聽課興趣，更談不上學生在課程之后的知識應用能動性和創(chuàng)新性的培養(yǎng)。

2.4 缺乏實例數(shù)據(jù)驅(qū)動教學過程

在數(shù)據(jù)挖掘教學過程中，由于課時限制與實例數(shù)據(jù)的缺乏，大多數(shù)高校教師偏重于理論知識的講解，使用的教學案例與數(shù)據(jù)都是較老的教材與過時的小樣本數(shù)據(jù)集，缺乏真實的實例驅(qū)動教學過程。

3 數(shù)據(jù)挖掘課程教學的建議

3.1 注重應用實踐環(huán)節(jié)，弱化理論推導

結(jié)合商科生的特點與培養(yǎng)目標，設(shè)計應用型和實踐性強的課程問題和以案例體系為主的教學方案，以實例教學為主，理論推導為輔的教學模式，極大地調(diào)動學生的學習積極性。

3.2 采用可視化工具，流程化與形象化數(shù)據(jù)挖掘過程

建議采用KNIME與WEKA可視化數(shù)據(jù)挖掘工具，將數(shù)據(jù)挖掘的過程看成一個以數(shù)據(jù)變換為主導的探索過程，將數(shù)據(jù)讀取→預處理→分析→結(jié)果展示以流程化、圖形化的方式展示出來，并對數(shù)據(jù)挖掘過程進行現(xiàn)場調(diào)試，讓學生親身體會數(shù)據(jù)挖掘的流程。

3.3 收集真實數(shù)據(jù)與案例，激發(fā)學習興趣

教師在教學與科研過程收集和處理一些真實世界的數(shù)據(jù)，例如推薦系統(tǒng)、臨床醫(yī)學、體育運動等方面的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)應用于實踐教學環(huán)節(jié)，以真實數(shù)據(jù)激發(fā)學生的學習動力。

3.4 因材施教，創(chuàng)新考核方式

數(shù)據(jù)挖掘課程傳統(tǒng)的考核方式通常以期末筆試成績作為評分的主要依據(jù)，而筆試往往側(cè)重于理論推導，對于算法的編程實現(xiàn)與實踐應用方面的考核較弱。建議因材施教，采用多種考核方式：一是鼓勵數(shù)量基礎(chǔ)較好的學生開展數(shù)學模型與算法上的深入研究;二是鼓勵計算機基礎(chǔ)較好的學生編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘算法;三是提倡收集并整理新的數(shù)據(jù)集，并將現(xiàn)有算法應用于這些數(shù)據(jù)集上。

4 結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的交叉學科，隨著人工智能、云計算的飛速發(fā)展，新的模型與算法不斷加入并擴展數(shù)據(jù)挖掘的知識體系。在大數(shù)據(jù)背景下，面向商科生開設(shè)數(shù)據(jù)挖掘課程具有理論與現(xiàn)實意義，但對該課程的教學是一個巨大的挑戰(zhàn)。高校教師需根據(jù)該課程自身特點，同時考慮商科生的基礎(chǔ)弱、面向應用的條件，不斷總結(jié)教學、調(diào)整教學方式，提高該課程的教學質(zhì)量。

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