104年第2學期-6187 統計資料採礦 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
作業--Homeworks (單元資料庫實作)	40	單元資料庫實作
期中報告	30	單元資料庫實作PPT暨上台報告
期末報告	30	研究論文一篇

教育目標

This course is concerned with data mining, which is the application of the methods of statistics, data analysis and machine learning algorithms to the exploration and analysis of large data sets, with the aim of extracting new, previously unknown, and potentially useful information from the process of knowledge discovery in databases (KDD). Data mining is being applied in an increasing variety of areas, such as financial, economic, high-tech industrial, scientific and medical fields, as an essential component of decision assistance system. The objective of this course is to introduce statistical data mining concepts, describe methods in statistical data mining from sampling to decision trees, and provide decision support solutions. 統計資料採礦主要應用統計方法、資料分析和機器學習演算法，進行資料庫之知識挖掘，藉此從高維度大型資料庫中挖掘潛藏的有用資訊。目前已在金融、經濟、行銷、電子商務、數位資訊產業、高科技產業、生命科學和醫學等不同領域，逐漸提升地位成為決策輔助系統中的重要元件之一，提供管理階層決策輔助之用。以指導學生選定研究題目，閱讀文獻，提出研究計畫報告及研究成果報告為課程目標。

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：五/6,7,8[M438]
修課班級：統計碩1,2
修課年級：年級以上
選課備註：

參考書目

1. Tan, Steinbach and Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. (歐亞)

2. 曾淑峰、林志弘、翁玉麟（2012年9月），資料採礦應用—以SAS Enterprise Miner為工具，梅霖文化事業有限公司 (ISBN: 978-986-6511-60-8)
3. Slaughter, S.J. and Delwiche, L.D., 蔡宏明、蔡秉諺譯（2011年11月），SAS Enterprise Guide實用工具書，梅霖文化事業有限公司 (ISBN: 978-986-6511-58-5)
4. 相關專業學術刊物