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课程背景
随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，数据挖掘作为一门新兴交叉学科，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供有力支持，为培养具备数据挖掘专业知识和技能的人才，我国高校纷纷开设数据挖掘概论课程。
课程简介
数据挖掘概论课程旨在使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，了解数据挖掘在各个领域的应用，培养学生的数据分析能力和创新思维，本课程主要包括以下内容：
1、数据挖掘概述
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介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域和前景，使学生了解数据挖掘的重要性和必要性。
2、数据预处理
讲解数据挖掘过程中的数据预处理方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等，使学生掌握数据预处理的基本技能。
3、关联规则挖掘
介绍关联规则挖掘的基本概念、算法和应用，如Apriori算法、FP-growth算法等，使学生了解关联规则挖掘在商业智能、推荐系统等领域的应用。
4、聚类分析
讲解聚类分析的基本概念、算法和应用，如K-means算法、层次聚类算法等，使学生掌握聚类分析方法在数据挖掘中的应用。
5、分类与预测
介绍分类与预测的基本概念、算法和应用，如决策树、支持向量机、神经网络等，使学生了解分类与预测在数据挖掘中的应用。
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6、异常检测
讲解异常检测的基本概念、算法和应用，如孤立森林、One-Class SVM等，使学生掌握异常检测方法在数据挖掘中的应用。
7、文本挖掘
介绍文本挖掘的基本概念、算法和应用，如词频统计、主题模型等，使学生了解文本挖掘在自然语言处理、舆情分析等领域的应用。
8、数据挖掘应用案例分析
通过实际案例，使学生了解数据挖掘在不同领域的应用，提高学生的实际操作能力。
课程特色
1、理论与实践相结合：本课程注重理论与实践相结合，通过实际案例分析和上机实验，使学生能够将所学知识应用于实际问题。
2、案例教学：课程中融入大量实际案例，帮助学生理解数据挖掘方法在实际中的应用。
3、跨学科知识融合：课程涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，培养学生具备跨学科知识体系。
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4、培养创新能力：课程鼓励学生进行创新性思考，培养学生的创新意识和实践能力。
课程目标
1、使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、培养学生具备数据分析能力和创新思维。
3、提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
4、为学生未来从事数据挖掘相关领域的研究和工作奠定基础。
数据挖掘概论课程旨在培养学生成为具备数据挖掘专业知识和技能的人才，为我国大数据产业的发展贡献力量。
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