| NCHU Course Outline |
| Course Name | (中) 資料探勘(7686) | ||||||||
| (Eng.) Data Mining | |||||||||
| Offering Dept | Executive Master Program in Management Information Systems | ||||||||
| Course Type | Elective | Credits | 3 | Teacher | TSAI, MENG-HSIUN | ||||
| Department | Executive Master Program in Management Information Systems / (W)Graduate | Language | Chinese | Semester | 2026-FALL | ||||
| Course Description | 資訊爆炸的時代，資料庫以及網際網路隱含著巨量的潛在價值資訊。透過資料探勘的技術將可萃取出真正有用的特徵及關聯性，以提供決策所需的資訊、協助做出正確的預測，以及廣泛的察覺並解決各個不同領域之間的問題，例如顧客分析、市場分析、電子商務、生物資訊，又或者是資訊安全方面的辨識及分析。課程中將會深入的了解資料探勘的觀念、規則、資料倉儲技術的應用，探討分類、分群、關聯式法則等等分析方法，並且透過專業軟體工具達到可以實作及了解的目的。 【注意】 請在第一次上課前，透過課程平台入口，申請好學校的 smail。且第一堂課務必實體抵達課堂，以便後續課程教學平台操作，如第一堂課程未能前往教室，請務必事前寄信通知課程 TA。 聯絡Email： |
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| Prerequisites | |||||||||
| Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%) | Teaching and Assessment Methods for Course Objectives | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Course Objectives | Competency Indicators | Ratio(%) | Teaching Methods | Assessment Methods | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 基本與進階之資料探勘技術介紹、應用實例以及軟體工具的使用和專案實作 Basic and advanced introduction to data mining techniques, applications, software usage and implementation |
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| Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Evaluation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1.出席狀況: 5% 2.課堂練習: 30% 3.期中考試: 25% 4.期中預報: 5% 5.期末報告: 35% |
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| Textbook & other References | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 主要必備書目: 1.Fundamentals of Machine Learning for Data Analytics(Algorithms,Worked Examples,And Case Studies),Second Edition,著.John D.Kelleher,Brian Mac Namee,Aoife D’Arcy 2.Introduction to Data Mining (GE),著.Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Anuj Karpatne,Vipin Kumar 參考書目: 1.資料挖礦與大數據分析, 簡禎富, 許嘉裕, ISBN:978-9865774257, 前程文化事業有限公司 2.王者歸來:WEKA機器學習與大數據聖經,2015,袁梅宇,佳魁資訊出版 3.Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 3rd Edition, Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, ISBN:978-9380931913, Morgan Kaufmann 4.資料探勘,Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 著,施雅月,賴錦慧 譯, ISBN:978-9861546575, 臺灣培生教育出版股份有限公司 5. Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. , Eibe Frank , Mark Hall , Christopher Pal 6. R資料採礦與數據分析,何宗武,碁峯圖書 7. R 語⾔資料分析活⽤範例詳解,⽅匡南,朱建平,姜葉⾶,碁峰圖書 8. Python⼤數據特訓班：資料⾃動化收集、整理、分析、儲存與應⽤實戰,文淵閣⼯作室編著,碁峰 圖書 9. Python機器學習,Sebastian Raschka著,劉立⺠，吳建華譯,博碩文化 10. 機器學習：使⽤Python進⾏預測分析的基本技術 Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis,Michael Bowles,碁峰圖書 11. Python機器學習(第三版)-上, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 12. Python機器學習(第三版)-下, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化 13. 統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具], 王文中、錢才瑋, ISBN: 9789864348497 ,博碩文化 14. 統計學 (第11版), Gerald Keller, ISBN: 9789579282369 ,新加坡商聖智學習亞洲私人有限公司台灣分公司 15. 機器學習入門：使用Scikit-Learn與TensorFlow, 黃健庭, ISBN: 9786263240285, 碁峰資訊 16. Python Data Science Bible資料科學自學聖經, 文淵閣工作室, ISBN: 9786263241657, 碁峰資訊 17. Python 機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰, 文淵閣工作室, ISBN: 9789865026196, 碁峰資訊 |
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| Teaching Aids & Teacher's Website | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 第一堂課程將會公告GC(Google Classroom)金鑰，屆時請同學加入。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Office Hours | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 請與課程 TA 預約課程輔導時間 |
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| Update Date, year/month/day：2026/09/02 18:46:10 | Printed Date, year/month/day：2026 / 9 / 20 |
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