数据挖掘是利用一种或多种计算机技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程，其目的是发现数据中潜在的和有价值的信息、知识、规律、联系、模式等。数据挖掘技术出现于20世纪80年代，涉及数据库技术、人工智能技术、统计分析技术、可视化技术等，已成为迅速发展并在信息社会中广泛应用的一门综合性学科。本课程是信息资源管理专业及相关专业的重要课程，主要包含以下内容：数据挖掘的基本概念、理论与技术；知识发现过程及应用；数据仓库技术；数据挖掘评估；神经网络技术；统计分析技术；时间序列和基于WEB的数据挖掘等内容。本课程的教学旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、常用算法与相关技术，尤其是对数据挖掘的关联规则、分类预测、聚类分析、神经网络、统计分析及时间序列等方法有较为深入的了解，掌握数据挖掘常用的工具软件，在教学过程中注重实例的应用，将理论与实践相结合，提高学生学习的积极性，培养解决实际问题的能力。

课程目标二
weka是一个基于Java的开源数据挖掘软件，它集成了大量数据挖掘算法，具有数据预处理、分类、聚类、关联分析、属性选择和交互式可视化功能，本课程在学习基本数据挖掘理论的基础上，通过数据实例，结合weka软件，帮助学生们简单实操入门，完成一些简单的数据挖掘工作，包括能够运用相关工具建立数据仓库并进行分析，能熟练运用数据挖掘技术的工具软件对现实数据进行整理、分析与挖掘，从而能够解决实际问题。
课程目标一
通过本课程的教学，使学生了解数据挖掘的概念与作用，掌握数据挖掘技术的基本算法，掌握知识发现的过程并加以应用；掌握数据挖掘评估方法；了解神经网络技术，并能应用BP算法建立前馈神经网络；了解回归分析、贝叶斯分析等统计分析技术；掌握时间序列分析和基于WEB的数据挖掘技术等数据挖掘基本算法及理论。