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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，正逐渐成为各行各业关注的焦点，本课程旨在为学生提供全面的数据挖掘基础知识，培养他们运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，以下是数据挖掘概论课程的具体简介：
课程概述
数据挖掘概论课程是一门综合性、实践性较强的课程，主要介绍数据挖掘的基本概念、方法、技术和应用，课程内容涵盖了数据挖掘的基本流程、数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多个方面。
课程目标
1、使学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用领域；
2、培养学生运用数据挖掘技术分析数据、发现规律、解决实际问题的能力；
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3、提高学生运用数学、统计学、计算机科学等相关知识解决实际问题的能力；
4、增强学生团队协作和项目实施能力。
1、数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域和关键技术；
2、数据预处理：阐述数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等数据预处理方法；
3、特征选择：讲解特征选择的基本原理、方法和应用；
4、分类：介绍分类算法、分类模型、分类评估方法及实际应用；
5、聚类：阐述聚类算法、聚类模型、聚类评估方法及实际应用；
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6、关联规则挖掘：讲解关联规则挖掘的基本原理、算法和实际应用；
7、异常检测：介绍异常检测的基本方法、算法和实际应用；
8、数据挖掘应用案例分析：通过实际案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本概念、方法和应用；
2、案例分析法：通过实际案例，引导学生分析问题、解决问题；
3、实践操作法：指导学生使用数据挖掘工具进行实践操作，提高动手能力；
4、小组讨论法：鼓励学生积极参与讨论，培养团队协作能力。
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考核方式
1、课堂表现：包括出勤、课堂讨论、作业完成情况等；
2、期末考试：以笔试形式进行，考察学生对数据挖掘基本概念、方法和应用的理解；
3、项目实践：要求学生完成一个数据挖掘项目，考察学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。
数据挖掘概论课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，帮助他们掌握数据挖掘的基本原理和方法，为今后从事数据挖掘相关工作打下坚实基础。
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