本文目录导读：
课程简介
数据挖掘概论是一门面向大数据时代背景下，旨在培养学生数据挖掘思维和技能的基础课程，本课程以数据挖掘的基本概念、方法和技术为核心，结合实际应用案例，使学生深入了解数据挖掘的原理、流程和应用领域，为后续深入学习数据挖掘相关课程打下坚实基础。
1、数据挖掘基本概念
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有价值的信息、知识或模式的过程，本课程首先介绍数据挖掘的基本概念，包括数据、数据挖掘、数据挖掘任务、数据挖掘方法等。
2、数据预处理
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数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，本课程将详细介绍这些预处理方法，并讲解在实际应用中的具体操作步骤。
3、数据挖掘技术
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，本课程将详细介绍这些技术的基本原理、算法实现和应用场景。
（1）分类
分类是一种将数据划分为不同类别的方法，本课程将介绍分类算法的基本原理，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，并分析其优缺点。
（2）聚类
聚类是一种将数据划分为相似度较高的组别的方法，本课程将介绍聚类算法的基本原理，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，并分析其优缺点。
（3）关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种发现数据中存在关联关系的方法，本课程将介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘算法，并分析其优缺点。
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（4）异常检测
异常检测是一种识别数据中异常值的方法，本课程将介绍基于统计的异常检测、基于距离的异常检测等方法，并分析其优缺点。
4、数据挖掘应用
本课程将介绍数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商、社交网络等，使学生了解数据挖掘在实际应用中的价值。
5、数据挖掘工具与平台
本课程将介绍数据挖掘中常用的工具和平台，如Python、R、Hadoop、Spark等，并讲解其在数据挖掘过程中的应用。
课程特点
1、理论与实践相结合：本课程注重理论与实践相结合，通过实际案例讲解，使学生能够将所学知识应用于实际问题。
2、重视创新思维：本课程鼓励学生思考数据挖掘的原理和算法，培养创新思维。
3、案例教学：本课程采用案例教学方式，通过实际案例讲解，使学生更好地理解数据挖掘技术。
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4、跨学科融合：本课程涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，有助于学生拓宽知识面。
课程目标
通过本课程的学习，学生应达到以下目标：
1、掌握数据挖掘的基本概念、方法和流程；
2、熟悉数据挖掘在各个领域的应用；
3、具备使用数据挖掘工具和平台进行实际操作的能力；
4、培养数据挖掘思维和创新能力。
数据挖掘概论课程是一门具有广泛前景的课程，旨在培养学生在大数据时代下的数据挖掘能力，为我国数据挖掘事业贡献力量。
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