本文目录导读：
课程概述
数据挖掘概论课程是一门旨在培养学生掌握数据挖掘基本理论、方法和应用技能的专业课程，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各个行业解决复杂问题、提高效率的关键手段，本课程旨在为学生提供一个全面了解数据挖掘领域的平台，使其能够胜任数据挖掘相关的工作。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握数据挖掘常用的算法和工具；
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3、培养学生分析、处理和解决实际问题的能力；
4、增强学生团队协作和沟通能力；
5、培养学生具备一定的创新意识和实践能力。
1、数据挖掘概述
本部分主要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，通过学习，使学生了解数据挖掘的重要性，明确数据挖掘的目的和意义。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，本部分将详细介绍这些预处理方法，并使学生掌握如何在实际项目中应用这些技术。
3、特征选择与提取
特征选择与提取是数据挖掘中的关键技术之一，它直接影响着模型的性能，本部分将介绍常用的特征选择与提取方法，并探讨如何在实际项目中应用这些技术。
4、数据挖掘算法
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本部分将介绍数据挖掘中常用的算法，包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等，通过学习，使学生掌握这些算法的基本原理和实现方法。
5、数据挖掘工具与技术
本部分将介绍数据挖掘中常用的工具和技术，如Python、R、Spark等，通过学习，使学生能够熟练运用这些工具进行数据挖掘实践。
6、数据挖掘应用案例
本部分将介绍数据挖掘在实际项目中的应用案例，如市场分析、金融风控、智能推荐等，通过学习，使学生了解数据挖掘在不同领域的应用，并提高其解决实际问题的能力。
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论、方法和应用技能；
2、案例分析法：通过分析实际案例，使学生掌握数据挖掘的应用技巧；
3、实践操作：提供丰富的实验项目，使学生能够将所学知识应用于实践；
4、互动讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高其思维能力和团队协作能力。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
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2、期中考试：考察学生对数据挖掘基本理论、方法和应用技能的掌握程度；
3、期末考试：考察学生对数据挖掘的综合应用能力；
4、实践项目：通过完成实际项目，检验学生的实践能力和创新能力。
课程特色
1、理论与实践相结合：注重培养学生的实际操作能力，提高其解决实际问题的能力；
2、案例教学：通过实际案例讲解，使学生更好地理解数据挖掘的应用；
3、互动式教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高其思维能力和团队协作能力；
4、跨学科融合：结合统计学、计算机科学等相关学科知识，使学生具备全面的数据挖掘素养。
数据挖掘概论课程旨在为学生提供一个全面了解数据挖掘领域的平台，使其能够胜任数据挖掘相关的工作，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本理论、方法和应用技能，为今后在数据挖掘领域的发展奠定坚实基础。
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