本文目录导读：
《数据挖掘技术与应用课程设计任务书》
课程设计目的
数据挖掘是一门涉及到数据库、统计学、机器学习等多领域的交叉学科，它旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、趋势和关系，为决策提供支持，本课程设计的目的是通过实际项目的实践，让学生深入了解数据挖掘的基本概念、技术和方法，掌握数据挖掘工具的使用，提高学生解决实际问题的能力。
课程设计要求
1、数据来源：选择一个合适的数据集，该数据集应该具有一定的规模和复杂性，能够反映出数据挖掘的应用场景。
2、数据预处理：对数据集进行清洗、转换和集成等预处理操作，以提高数据的质量和可用性。
3、数据挖掘算法选择：根据数据的特点和问题的需求，选择合适的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
4、模型建立与评估：使用选定的数据挖掘算法建立模型，并对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
5、结果分析与应用：对模型的结果进行分析和解释，提取有价值的信息，并将结果应用到实际问题中，为决策提供支持。
1、数据收集与预处理
- 选择一个合适的数据集，如 UCI 机器学习库中的数据集或其他公开的数据集。
- 对数据集进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据等。
- 对数据进行转换，如标准化、归一化和特征工程等，以提高数据的质量和可用性。
- 将数据集集成到数据挖掘工具中，如 Weka、RapidMiner 或 Python 中的数据挖掘库等。
2、数据挖掘算法选择与应用
- 根据数据的特点和问题的需求，选择合适的数据挖掘算法，如分类算法（决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等）、聚类算法（K-Means、层次聚类、密度聚类等）、关联规则挖掘算法（Apriori、FP-Growth 等）等。
- 使用选定的数据挖掘算法对数据集进行建模，并对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
- 对模型的结果进行分析和解释，提取有价值的信息，并将结果应用到实际问题中，为决策提供支持。
3、课程设计报告撰写
- 撰写课程设计报告，报告应包括以下内容：
- 课程设计的目的和要求。
- 数据收集与预处理的过程和方法。
- 数据挖掘算法的选择和应用过程。
- 模型建立与评估的结果和分析。
- 课程设计的总结和展望。
- 报告应语言通顺、逻辑清晰、图表规范，并符合学术论文的格式要求。
课程设计时间安排
1、第一周：课程设计动员与选题。
- 介绍课程设计的目的、要求和内容。
- 学生选择感兴趣的课题，并进行开题报告。
2、第二周：数据收集与预处理。
- 学生收集所需的数据，并进行清洗、转换和集成等预处理操作。
- 学生将预处理后的数据导入到数据挖掘工具中。
3、第三周：数据挖掘算法选择与应用。
- 学生根据数据的特点和问题的需求，选择合适的数据挖掘算法。
- 学生使用选定的数据挖掘算法对数据集进行建模，并对模型进行评估和优化。
4、第四周：课程设计报告撰写与答辩。
- 学生撰写课程设计报告，并进行修改和完善。
- 学生进行课程设计答辩，汇报课程设计的过程和结果。
课程设计考核方式
1、课程设计报告：占总成绩的 70%。
2、课程设计答辩：占总成绩的 30%。
课程设计参考资料
1、《数据挖掘导论》（第 3 版），Jiawei Han、Micheline Kamber、Hui Tang 著，人民邮电出版社。
2、《数据挖掘：概念与技术》（第 3 版），Jiawei Han、Micheline Kamber 著，机械工业出版社。
3、《机器学习》（第 2 版），Tom Mitchell 著，机械工业出版社。
4、《Python 数据挖掘》，Magnus Lie Hetland 著，人民邮电出版社。
5、UCI 机器学习库：[https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php)
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