1、“.....对于高职院校汽车类专业课程而言，受课程特殊性要求，大数据挖掘技术直以来没有与课程相融合，授课方式采用传统讲授与实践相结合的模式。大量专业课程相关实践参数数据没有发挥其真正价值和意义，课程缺乏创新和信息化技术融入。离线挖掘阶段，老师在实践课堂引导学生完成对现有海量数据清洗数据挖掘算法选取模型训练和化告警，为安全驾驶提供保障。该阶段实践，能够最大程度提高学生应用知识能力，达到学以致用的目标。汽车实践类课程与大数据挖掘技术有效融合直是高职院校课程改革的重难点，汽车类的多数课程在实践环节中涉及大量的汽车维护与保养以及故障诊断等参数数据，但存在的问题是，在教学实践过程中，并没有有效挖掘利用这些数据作为课程教学的参考。为此，我们需要应用大数据挖掘技术，如决策树支持向量机人浅析对大数据挖掘技术与高职院校汽车类专业课程融合论文原稿......”。

2、“.....吕明，徐畅，徐杏玉大数据背景下高职院校学生综合素质教育管理平台功能挖掘研究以常州信息职业技术学院为例泰州职业技术学院学报，米保全数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用软件导刊，。浅析对大数据挖掘技术与高职院校汽车类专业课程融合论文原稿。离线挖掘阶段，老师在实践课堂引导学生完成对现有海量数据清扩展学生知识范围。建立大数据挖掘技术实践基地大数据挖掘技术与汽车类专业课程完全融合不能仅依靠课堂授课，高职院校应当结合自身实际，建立大数据挖掘技术实践基地，为学生提供场技术实践场地和实验室。在课余时间，老师指导学生系统学习大数据挖掘技术理论并实践与专业课程融合，从而培养学生动手能力和学习兴趣，提高学生创新思维能力。总结本文通过对大数据挖掘技术和高职院校汽车类专业课程分析技术与汽车类专业课程融合的新授课模式......”。

3、“.....整合相关数据，以现有汽车故障诊断及保养实践数据为基础，利用存储海量数据，离线阶段使用分布式计算框架对海量汽车数据进行分析挖掘，在线阶段使用或分布式计算框架对汽车运行过程产生的数据实时分析，不断更新模型。并将模型与实际现状相结合，通过课程标准建设老师上课环汽车类专业课程授课现状高职院校中，汽车类专业课程普遍采用理论讲授与实践相结合的传统上课模式。具体来说，理论课堂主要意在讲解与汽车相关的基础理论知识，让学生对汽车专业的基本概念和原理进行学习，拥有扎实的理论基础实践课程主要是以分组方式按照多对模式在老师的带领之下进行动手实践，意在锻炼学生的实践操作能力。在实践课程中，由于受到学校硬件设备的限制，学生的实践操作时间不够产，使据挖掘云计算等内容，需要同时具备相关知识。尤其在当前大数据时代背景下，海量数据挖掘不能单纯依靠传统的逻辑回归决策树等数据挖掘方法......”。

4、“.....技术的复杂性对从业者要求较高，加之当前高职院校专业大数据挖掘人才不足，使得该技术很难与专业课程相融合。专业师资力量不足高职院校缺乏对大数据挖掘相关的课程设置，这就导致了具备大数据挖掘人才不足，使得该技术很难与专业课程相融合。专业师资力量不足高职院校缺乏对大数据挖掘相关的课程设置，这就导致了具备大数据知识技能的人才储备不足，很难有足够的专业师资力量去讲授类似的课程，大数据与汽车专业的融合难度间接性的提高了很多。此外，我们还必须认识到，大数据的挖掘技术复杂程度比较高，对学校的相关人才的技术熟练度有着更高表尊的要求，凡此种种，使得很多院校不具备模式。在课程准备阶段，整合相关数据，以现有汽车故障诊断及保养实践数据为基础，利用存储海量数据，离线阶段使用分布式计算框架对海量汽车数据进行分析挖掘，在线阶段使用或分布式计算框架对汽车运行过程产生的数据实时分析......”。

5、“.....并将模型与实际现状相结合，通过课程标准建设老师上课环节等方法，应用到课程建设及授课过中，汽车类专业课程普遍采用理论讲授与实践相结合的传统上课模式。具体来说，理论课堂主要意在讲解与汽车相关的基础理论知识，让学生对汽车专业的基本概念和原理进行学习，拥有扎实的理论基础实践课程主要是以分组方式按照多对模式在老师的带领之下进行动手实践，意在锻炼学生的实践操作能力。在实践课程中，由于受到学校硬件设备的限制，学生的实践操作时间不够产，使得部分知识仅停留在理论阶段，不浅析对大数据挖掘技术与高职院校汽车类专业课程融合论文原稿数据知识技能的人才储备不足，很难有足够的专业师资力量去讲授类似的课程，大数据与汽车专业的融合难度间接性的提高了很多。此外，我们还必须认识到，大数据的挖掘技术复杂程度比较高，对学校的相关人才的技术熟练度有着更高表尊的要求，凡此种种......”。

6、“.....我们人才库的薄弱力量目下已经成为了掣肘我们汽车专业发展的重要因素，需要我们的高校予以重视。问题和分类问题，训练过程通过对学习率和数据增强调整使模型达到最优。理论教学过程融入大数据挖掘课堂基础知识讲授过程融入大数据挖掘成果，有利于激发学生学习兴趣，活跃课堂氛围，是对传统授课方式的创新。浅析对大数据挖掘技术与高职院校汽车类专业课程融合论文原稿。大数据挖掘技术复杂度高大数据挖掘技术覆盖面广，技术含量高，涉及数学生物计算机现代密码学等学科知识，包含机器学习大数据高职院校汽车类专业课程分析，探讨了大数据挖掘技术与汽车类专业课程融合问题。针对汽车类专业课程目前存在的问题，本文提出了汽车类专业课程与大数据挖掘技术有效融合的几种方式方法，可以提高汽车类专业课程教学效果，激发学生学习兴趣，为高职院校汽车类课程信息化建设和改革提供思路和借鉴......”。

7、“.....张明辉基于大数据在高职院校教设汽车与大数据融合类课程的条件。我们人才库的薄弱力量目下已经成为了掣肘我们汽车专业发展的重要因素，需要我们的高校予以重视。数据准备与模型训练良好的数据预处理是数据挖掘的关键步，汽车类专业课程实践环节收集到的汽车数据需要进行数据清洗，主要包括缺失数据冗余属性离散化等过程。清洗完成后，将数据存放在预先搭建好的中，并选择合适数据挖掘方法进行模型训练，根据训练目标分为回当中。大数据挖掘技术复杂度高大数据挖掘技术覆盖面广，技术含量高，涉及数学生物计算机现代密码学等学科知识，包含机器学习大数据数据挖掘云计算等内容，需要同时具备相关知识。尤其在当前大数据时代背景下，海量数据挖掘不能单纯依靠传统的逻辑回归决策树等数据挖掘方法，而应该同时具备等分布式数据挖掘理论与方法。技术的复杂性对从业者要求较高......”。

8、“.....更谈不上对知识的创新和扩展。反之，在理论课程环节，专业教师讲授的新理论和新方法较少，主要针对传统理论的讲授，学生学到的知识不能够从容的应对从业后面临的新型汽车技术，对于汽车新科技带来的系列问题，无法熟练地进行解决。大数据挖掘技术与汽车类专业课程融合针对目前高职院校汽车类专业课程现状，本文提出大数据挖掘技术与汽车类专业课程融合的新授中的应用研究数字技术与应用，庞英智大数据挖掘在高职院校智慧校园建设中的应用情况分析现代经济信息，吕明，徐畅，徐杏玉大数据背景下高职院校学生综合素质教育管理平台功能挖掘研究以常州信息职业技术学院为例泰州职业技术学院学报，米保全数据挖掘技术在高职院校教学管理中的应用软件导刊，。浅析对大数据挖掘技术与高职院校汽车类专业课程融合论文原稿......”。

9、“.....提升和扩展学生知识范围。建立大数据挖掘技术实践基地大数据挖掘技术与汽车类专业课程完全融合不能仅依靠课堂授课，高职院校应当结合自身实际，建立大数据挖掘技术实践基地，为学生提供场技术实践场地和实验室。在课余时间，老师指导学生系统学习大数据挖掘技术理论并实践与专业课程融合，从而培养学生动手能力和学习兴趣，提高学生创新思维能力。总结本文通过对大数据挖掘技术署。汽车维护与保养内容实践时，方面引导学生通过课堂知识解决实际问题，加强学生动手能力，另方面，利用数据挖掘模型对实际问题进行评估预测，为汽车维护和保养结论提供预测和结果指导。在线挖掘阶段，该过程需预先完成针对特定分类或回归问题数据挖掘模型训练，并将模型与汽车硬件结合。实践场景下，通过实时产生的流数据对模型更新，并为汽车运行过程各部件维护进行智能化告警......”。