一、课程简介
数据挖掘概论是一门融合了计算机科学、统计学、机器学习等多学科知识的重要课程，它旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，能够从大量复杂的数据中发现有价值的知识和模式。
二、课程目标
通过本课程的学习，学生将达到以下目标：
1、理解数据挖掘的基本概念和原理，包括数据预处理、数据仓库、分类、聚类、关联规则挖掘等。
2、掌握常见的数据挖掘算法和工具的使用，能够运用这些方法解决实际问题。
3、培养学生的数据思维和分析能力，能够从数据中提取有意义的信息，并做出合理的决策。
4、提高学生的编程能力和实践动手能力，能够运用编程语言实现数据挖掘算法。
5、了解数据挖掘在各个领域的应用，如商业、医疗、金融、科学等，拓宽学生的知识面和视野。
三、课程内容
本课程主要包括以下内容：
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程和应用领域。
- 数据挖掘的基本任务和流程。
- 数据挖掘与传统数据分析方法的比较。
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约的方法和技术。
- 数据预处理工具的使用。
3、数据仓库
- 数据仓库的概念、特点和体系结构。
- 数据仓库的设计和构建方法。
- 数据仓库的查询和分析技术。
4、分类算法
- 决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等分类算法的原理和实现。
- 分类算法的性能评估指标和方法。
5、聚类算法
- K-Means 聚类算法、层次聚类算法、密度聚类算法等聚类算法的原理和实现。
- 聚类算法的应用场景和性能评估指标。
6、关联规则挖掘
- Apriori 算法、FP-Growth 算法等关联规则挖掘算法的原理和实现。
- 关联规则挖掘的应用场景和性能评估指标。
7、数据挖掘工具
- 介绍常用的数据挖掘工具，如 Weka、RapidMiner 等。
- 如何使用数据挖掘工具进行数据挖掘实验。
8、数据挖掘项目实践
- 分组进行数据挖掘项目实践，选择一个实际问题，运用所学的数据挖掘方法和技术进行解决。
- 项目实践报告的撰写和展示。
四、教学方法
本课程采用以下教学方法：
1、课堂讲授：讲解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、案例分析：通过实际案例分析，加深学生对数据挖掘方法的理解和应用。
3、实验教学：安排实验课程，让学生亲自动手实践数据挖掘算法和工具的使用。
4、小组讨论：组织学生进行小组讨论，分享学习经验和心得体会。
5、项目实践：引导学生进行数据挖掘项目实践，培养学生的实践动手能力和团队合作精神。
五、考核方式
本课程的考核方式包括平时成绩、实验成绩和期末考试成绩，具体比例如下：
1、平时成绩（30%）：包括考勤、作业、课堂表现等。
2、实验成绩（30%）：根据学生在实验课程中的表现和实验报告的质量进行评分。
3、期末考试成绩（40%）：采用闭卷考试的方式，考查学生对数据挖掘基本概念、原理和方法的掌握程度。
六、教材及参考资料
1、教材：《数据挖掘导论》（第 7 版），[美] 杰罗姆·哈瑞森（Jerome H. Friedman）著，机械工业出版社。
2、参考资料：
- 《数据挖掘：概念与技术》（第 3 版），[美] 希提什·曼尼拉（Heikki Toivonen）、[美] 雷科·罗伊帕蒂（Rakesh Agrawal）著，机械工业出版社。
- 《数据挖掘实战》，[美] 彼得·哈林顿（Peter Harrington）著，人民邮电出版社。
- 《数据挖掘实用案例分析》，[美] 拉吉夫·科利（Rajiv Kohli）、[美] 维奈·库马尔（Vinay Kumar）著，机械工业出版社。
数据挖掘概论是一门非常重要的课程，它为学生提供了一个从数据中发现知识和模式的有效方法和技术，通过本课程的学习，学生将具备数据挖掘的基本能力和素质，为今后的学习和工作打下坚实的基础。
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