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课程简介
本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和应用，培养学生的数据分析能力、问题解决能力和创新思维，通过本课程的学习，学生能够了解数据挖掘的发展历程、核心技术以及在实际业务中的应用，为将来从事数据分析、数据科学等相关领域的工作打下坚实基础。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、发展历程和核心技术；
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2、掌握数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估等；
3、熟悉常见的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；
4、能够运用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析能力；
5、培养学生团队合作精神和创新思维。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程和应用领域
- 数据挖掘的基本流程和关键步骤
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约
- 数据质量评估和优化
3、特征选择与工程
- 特征选择方法：过滤法、包裹法、嵌入式法
- 特征工程：特征构造、特征变换、特征组合
4、分类与预测
- 分类算法：决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等
- 预测算法：时间序列分析、回归分析等
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5、聚类分析
- 聚类算法：K-means、层次聚类、密度聚类等
- 聚类结果评估和可视化
6、关联规则挖掘
- 关联规则挖掘的基本原理和算法
- 关联规则挖掘在实际业务中的应用
7、数据挖掘应用案例
- 零售业客户细分
- 金融风险控制
- 医疗健康数据分析
8、数据挖掘工具与技术
- Python数据分析库：NumPy、Pandas、Scikit-learn等
- R数据分析语言及其包
- 大数据技术：Hadoop、Spark等
教学方法与手段
1、理论讲解：结合实例，深入浅出地讲解数据挖掘相关理论知识；
2、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；
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3、实践操作：提供数据挖掘实验平台，让学生亲自动手进行数据挖掘实践；
4、小组讨论：鼓励学生分组讨论，培养团队合作精神和创新思维；
5、课堂互动：通过提问、解答等形式，提高学生的学习兴趣和积极性。
课程评价
1、课堂表现：包括出勤、课堂讨论、提问等；
2、作业完成情况：包括课后作业、实验报告等；
3、项目实践：参与数据挖掘项目，评估实际应用能力；
4、期末考试：考察学生对数据挖掘理论知识的掌握程度。
通过本课程的学习，学生将具备以下能力：
1、理解数据挖掘的基本理论和方法；
2、掌握数据挖掘的基本流程和关键步骤；
3、熟悉常见的数据挖掘算法和工具；
4、能够运用数据挖掘技术解决实际问题；
5、具备良好的团队合作精神和创新思维。
本课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，助力学生在大数据时代实现个人职业发展。
标签： #数据挖掘课程教案模板
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