本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，数据挖掘作为一门跨学科的综合性技术，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，并结合现代商业分析的实际案例，培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念和原理；
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2、掌握常用的数据挖掘算法和模型；
3、学会运用数据挖掘技术进行商业数据分析；
4、培养学生解决实际问题的能力。
1、数据挖掘概述
本章节介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域以及数据挖掘的基本流程。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本章节将讲解数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等数据预处理技术。
3、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，本章节将介绍Apriori算法、FP-growth算法以及关联规则评价标准。
4、聚类分析
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聚类分析是数据挖掘中的另一重要技术，本章节将介绍K-means算法、层次聚类算法以及聚类结果评价方法。
5、分类与预测
分类与预测是数据挖掘中的核心技术之一，本章节将介绍决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测算法。
6、机器学习与深度学习
本章节将介绍机器学习的基本概念、常用算法以及深度学习在数据挖掘中的应用。
7、数据挖掘在商业分析中的应用
本章节将结合实际案例，介绍数据挖掘在商业分析中的应用，如客户细分、市场细分、需求预测等。
8、数据挖掘实践项目
本章节将引导学生进行数据挖掘实践项目，通过实际操作，提高学生的数据挖掘能力。
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析等方式，使学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和技术。
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2、实践教学：通过实验、项目实践等方式，培养学生的动手能力和解决实际问题的能力。
3、互动教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思考能力和表达能力。
考核方式
1、期末考试：考察学生对数据挖掘基本概念、方法和技术掌握程度。
2、实践项目：考察学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
3、课堂表现：考察学生的参与度和表达能力。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（KDD系列）
2、网络资源：数据挖掘相关网站、论坛、博客等。
3、软件工具：Python、R、MATLAB等数据挖掘软件。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本概念、方法和技术，为今后从事商业分析、数据科学等领域的工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘课程教案
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