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课程概述
数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，涉及计算机科学、统计学、数学等多个领域，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，课程内容包括数据挖掘的基本概念、数据预处理、数据挖掘方法、数据挖掘应用等。
1、数据挖掘基本概念
（1）数据挖掘的定义与目标
（2）数据挖掘的基本流程
（3）数据挖掘的主要应用领域
2、数据预处理
（1）数据清洗
（2）数据集成
（3）数据变换
（4）数据归一化
3、数据挖掘方法
（1）关联规则挖掘
（2）分类与预测
（3）聚类分析
（4）异常检测
4、数据挖掘应用
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（1）市场分析
（2）金融风控
（3）生物信息学
（4）社交网络分析
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲解、案例分析、互动讨论等方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法。
2、实践教学：通过上机实验、项目实践等方式，提高学生的动手能力和实际操作能力。
3、案例教学：选取具有代表性的数据挖掘案例，分析其挖掘过程、方法和技术，使学生了解数据挖掘在实际应用中的价值。
课程安排
1、课时分配：理论教学40课时，实践教学30课时。
2、教学进度安排：
（1）第1-4周：数据挖掘基本概念、数据预处理
（2）第5-8周：数据挖掘方法
（3）第9-12周：数据挖掘应用
（4）第13-16周：项目实践与总结
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等，占总成绩的30%。
2、期末考试：以笔试形式进行，占总成绩的70%。
3、项目实践：以小组形式完成数据挖掘项目，占总成绩的20%。
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教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（三版），Michael J.Arena，Hui Xiong等著。
2、网络资源：提供相关数据挖掘软件、案例、论文等资料。
3、实验平台：提供数据挖掘实验平台，如Python、R等。
教学目标
1、理解数据挖掘的基本概念、方法和应用领域。
2、掌握数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据挖掘方法、数据挖掘应用等。
3、能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
4、培养学生的创新思维、团队协作和实际操作能力。
5、提高学生的学术素养和职业竞争力。
教学特色
1、理论与实践相结合：课程注重理论与实践相结合，使学生能够将所学知识应用于实际项目中。
2、案例教学：通过案例分析，使学生了解数据挖掘在实际应用中的价值。
3、项目实践：以小组形式完成数据挖掘项目，培养学生的团队协作能力。
4、跨学科融合：课程涉及计算机科学、统计学、数学等多个领域，提高学生的综合素质。
5、注重创新：鼓励学生进行创新性研究，培养学生的创新思维。
本课程旨在为学生提供全面、系统的数据挖掘知识体系，提高学生的实际操作能力和创新思维，为学生的未来发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘课程教案
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