数据挖掘课程教学，数据挖掘技术ppt教程

本文目录导读：

1. 课程简介
2. 教学目标
3. 教学方法
4. 教学资源
5. 教学评价
6. 教学进度安排
7. 注意事项

数据挖掘技术 PPT 教程

课程简介

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程，它涉及到数据库、统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术，数据挖掘的目的是通过对数据的分析和挖掘，发现数据中的模式、趋势和关系，为决策提供支持。

本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本技能，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。

教学目标

1、使学生了解数据挖掘的基本概念和发展历程。

2、使学生掌握数据挖掘的基本技术和方法，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。

3、使学生能够运用数据挖掘技术解决实际问题，培养学生的实践能力和创新能力。

4、使学生了解数据挖掘的应用领域和发展趋势，拓宽学生的视野。

1、数据挖掘的基本概念

- 数据挖掘的定义和目的。

- 数据挖掘的应用领域。

- 数据挖掘的发展历程。

2、数据预处理

- 数据清洗。

- 数据集成。

- 数据变换。

- 数据规约。

3、分类

- 分类的基本概念。

- 决策树分类算法。

- 朴素贝叶斯分类算法。

- 支持向量机分类算法。

- 神经网络分类算法。

4、聚类

- 聚类的基本概念。

- K-Means 聚类算法。

- 层次聚类算法。

- 密度聚类算法。

5、关联规则挖掘

- 关联规则挖掘的基本概念。

- Apriori 算法。

- FP-Growth 算法。

6、回归分析

- 回归分析的基本概念。

- 线性回归分析。

- 非线性回归分析。

7、数据挖掘的应用案例

- 商业数据分析。

- 医疗数据分析。

- 金融数据分析。

- 网络数据分析。

教学方法

1、课堂讲授：讲解数据挖掘的基本概念、技术和方法。

2、案例分析：通过实际案例分析，让学生了解数据挖掘的应用过程和方法。

3、实践教学：安排学生进行实践操作，让学生掌握数据挖掘的基本技能。

4、小组讨论：组织学生进行小组讨论，让学生交流学习心得和体会。

教学资源

1、教材：《数据挖掘导论》（第三版），[美] 杰罗姆·哈理斯（Jiawei Han）、[美] 米切尔·卡姆（Micheline Kamber）著，范明、孟小峰译，机械工业出版社，2016 年。

2、参考书籍：《数据挖掘概念与技术》（第三版），[美] 希姆松·加特纳（Heikki Toivonen）、[美] 乔治·库珀（George Karypis）著，范明、孟小峰译，机械工业出版社，2016 年。

3、教学课件：制作详细的教学课件，帮助学生更好地理解教学内容。

4、实践案例：收集实际的案例数据，让学生进行实践操作。

5、在线资源：推荐相关的在线资源，如学术论文、博客、论坛等，让学生了解数据挖掘的最新动态。

教学评价

1、平时成绩：占总成绩的 40%，包括考勤、作业、课堂表现等。

2、考试成绩：占总成绩的 60%，采用闭卷考试的方式。

教学进度安排

注意事项

1、数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库、统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和技术，在教学过程中，要注重培养学生的跨学科思维能力。

2、数据挖掘的技术和方法不断发展和更新，在教学过程中，要注重培养学生的学习能力和创新能力，让学生能够及时掌握数据挖掘的最新技术和方法。

3、数据挖掘的应用领域非常广泛，在教学过程中，要注重培养学生的实践能力和应用能力，让学生能够将数据挖掘技术应用到实际问题中。

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