本文目录导读：
课程概述
数据挖掘概论作为一门新兴的交叉学科，旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，本课程主要围绕数据挖掘的基本概念、数据挖掘流程、数据挖掘方法、数据挖掘应用等方面展开，旨在帮助学生构建完整的数据挖掘知识体系。
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1、数据挖掘基本概念
（1）数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息、知识或模式的过程。
（2）数据挖掘的目标：发现未知、潜在、有价值的信息，为决策提供支持。
（3）数据挖掘的特点：自动化、智能化、知识发现。
2、数据挖掘流程
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、集成、转换等操作，提高数据质量。
（2）数据挖掘方法：包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
（3）结果评估：对挖掘结果进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
（4）模型优化：根据评估结果对模型进行优化，提高挖掘效果。
3、数据挖掘方法
（1）分类方法：如决策树、支持向量机、贝叶斯网络等。
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（2）聚类方法：如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
（3）关联规则挖掘：如Apriori算法、FP-growth算法等。
（4）异常检测：如基于统计的方法、基于距离的方法等。
4、数据挖掘应用
（1）商业智能：如客户细分、市场预测、风险控制等。
（2）金融风控：如信用评分、欺诈检测等。
（3）医疗健康：如疾病预测、药物发现等。
（4）物联网：如智能交通、智能家居等。
课程教学方式
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析、讨论等形式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法。
2、实践教学：通过实验、项目实训等方式，提高学生的动手能力和实际应用能力。
3、互动教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养批判性思维和创新能力。
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课程学习目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、方法和流程。
2、熟悉常见的数据挖掘算法和应用场景。
3、具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
4、培养团队合作精神和创新意识。
课程评价
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2、实践报告：根据课程要求，完成数据挖掘项目，提交实践报告。
3、考试成绩：期末考试，全面考察学生对数据挖掘知识的掌握程度。
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，培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生将具备一定的数据挖掘素养，为今后的学习和工作奠定坚实基础。
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