当今信息技术处于从数据处理向数据分析和理解方向转变时期，行业企业中普遍存在数据极为丰富，而信息贫乏现象。如何为决策分析人员从海量数据中方便、快速地提供准确且高质量的信息和知识， 成为目前面对而迫切需要解决的问题。数据挖掘作为IT领域技术最为活跃的方向之一，汲取了人工智能、统计学、数据库技术等多方面的知识，为数据分析处理注入了新的思维和方法。本课程将系统性地介绍当今数据挖掘技术的基本原理和方法，以及挑战性的问题。
（1）理解数据预处理与特征选择技术；
（2）理解和掌握OLAP与多维数据建模方法；
（3）熟练掌握数据分类技术和经典算法；
（4）熟练掌握聚类分析以及关联分析技术；
（5）理解和掌握针对复杂类型数据的挖掘技术及应用；
（6）了解数据挖掘面对的挑战性问题及其技术发展趋势。
程序设计基础， 高等数学，数据库技术
课程成绩：百分制
(1) 课程考试：50%
(2) 课程项目实践：50%