本文目录导读：
课程概述
本课程旨在为数据挖掘研究生提供全面、深入的数据挖掘理论知识与实际操作技能，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本概念、技术方法、应用领域，并具备独立进行数据挖掘项目设计、实施和评估的能力。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和流程；
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2、掌握数据预处理、特征选择、数据挖掘算法和评估方法；
3、熟悉数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商等；
4、培养学生独立进行数据挖掘项目设计、实施和评估的能力；
5、提高学生的团队协作和沟通能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程和重要性
- 数据挖掘的应用领域和前景
- 数据挖掘的基本流程
2、数据预处理
- 数据清洗、集成、变换和归一化
- 缺失值处理、异常值处理
- 数据质量评估
3、特征选择与降维
- 特征选择的基本方法：过滤法、包装法和嵌入式法
- 降维技术：主成分分析、因子分析、非负矩阵分解等
- 特征选择与降维的评估指标
4、数据挖掘算法
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- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等
- 分类算法：决策树、支持向量机、神经网络等
- 回归算法：线性回归、岭回归、Lasso回归等
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等
5、数据挖掘评估方法
- 评估指标：准确率、召回率、F1值、ROC曲线等
- 交叉验证、网格搜索等方法
- 评估方法的选择与应用
6、数据挖掘应用案例分析
- 金融领域：欺诈检测、信用评估等
- 医疗领域：疾病预测、药物研发等
- 电商领域：客户细分、推荐系统等
7、数据挖掘项目设计与实施
- 项目需求分析、项目规划与设计
- 数据采集与处理
- 算法选择与实现
- 项目评估与优化
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8、数据挖掘工具与技术
- R、Python等编程语言及其在数据挖掘中的应用
- Hadoop、Spark等大数据处理框架
- 数据挖掘工具：Weka、Orange等
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的理论知识，使学生掌握基本概念、原理和方法；
2、案例分析法：通过实际案例分析，使学生了解数据挖掘在各领域的应用；
3、实践操作法：引导学生动手实践，提高学生的实际操作能力；
4、小组讨论法：培养学生团队协作和沟通能力，提高学生的综合素质。
考核方式
1、平时成绩：课堂参与、作业完成情况等；
2、期末考试：理论知识和实际操作能力的综合考核；
3、项目实践：独立完成数据挖掘项目，并进行答辩。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（三版）、《数据挖掘：实用机器学习技术》等；
2、在线资源：Coursera、edX等在线课程；
3、学术期刊：Journal of Machine Learning Research、Data Mining and Knowledge Discovery等。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，为今后从事数据挖掘相关工作奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
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