本文目录导读：
课程概述
数据挖掘概论是一门面向计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学等相关专业的课程，本课程旨在让学生了解数据挖掘的基本概念、原理、方法及其在各个领域的应用，培养具备数据挖掘能力的高级应用型人才。
课程目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、熟悉数据挖掘的主要技术，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等；
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3、了解数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电子商务等；
4、培养学生具备数据挖掘项目的设计、实施和评估能力；
5、提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
1、数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域及重要性。
2、数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等数据预处理方法。
3、关联规则挖掘：介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，并分析其在实际应用中的优势。
4、分类与预测：讲解决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测方法，并探讨其在不同领域的应用。
5、聚类分析：介绍K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法，并分析其在实际应用中的优势。
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6、数据挖掘应用：介绍数据挖掘在金融、医疗、电子商务等领域的应用案例，分析其应用效果。
7、数据挖掘工具与技术：介绍常用的数据挖掘工具，如Python、R、Weka等，并讲解相关技术。
8、数据挖掘项目设计与实施：指导学生进行数据挖掘项目的设计、实施和评估，提高学生实际操作能力。
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、原理和方法。
2、实践教学：通过实验、项目实训等方式，提高学生运用数据挖掘技术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，提高学生的思维能力和团队协作能力。
4、网络教学：利用网络资源，拓展学生的学习渠道，提高学习效果。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、项目报告等。
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2、期末考试：以笔试形式进行，考察学生对数据挖掘基本概念、原理和方法的理解。
3、项目答辩：考察学生数据挖掘项目的设计、实施和评估能力。
课程特色
1、注重理论与实践相结合，培养学生实际操作能力。
2、关注数据挖掘在各个领域的应用，提高学生的专业素养。
3、采用多种教学方法，激发学生的学习兴趣，提高学习效果。
4、引入最新的数据挖掘技术和工具，使学生紧跟行业发展。
数据挖掘概论课程旨在让学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，为今后从事相关领域的工作打下坚实基础，在新时代背景下，数据挖掘已成为推动社会发展的重要力量，本课程将为学生的未来发展提供有力支持。
标签： #数据挖掘概论课程简介范文
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