课程简介
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，使学生能够理解和应用这些工具来解决实际问题，通过学习，学生将掌握如何从大量数据中提取有价值的信息,为决策制定和业务增长提供支持。
教学目标
- 理解数据挖掘的概念和应用领域。
- 掌握数据预处理、特征选择与提取的方法。
- 学习常用的数据挖掘算法及其原理。
- 能够运用Python等编程语言实现简单的数据挖掘项目。
- 了解数据可视化技术在数据分析中的应用。
课程大纲
第一部分：基础理论（10课时）
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第1课：引言与概述
- 数据挖掘的定义与发展历程
- 数据挖掘的主要任务和应用场景
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第2课：数据类型与结构
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- 结构化与非结构化数据的区别
- 数据来源及收集方法
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第3课：数据预处理技术
- 缺失值处理
- 异常值检测与清洗
- 数据标准化与归一化
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第4课：特征工程
- 特征选择的重要性
- 常用特征选择方法
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第5课：分类算法
- 决策树
- 支持向量机(SVM)
- 朴素贝叶斯
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第6课：聚类算法
- K-means聚类
- DBSCAN聚类
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第7课：关联规则挖掘
- Apriori算法
- FP-Growth算法
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第8课：时间序列分析
- ARIMA模型
- Prophet模型
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第9课：异常检测
- LOF算法
- Isolation Forest算法
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第10课：综合案例与实践
实际项目的分析与实施
第二部分：高级主题（8课时）
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第11课：深度学习方法
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- 卷积神经网络(CNN)
- 循环神经网络(RNN)
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第12课：图论在数据挖掘中的应用
- 社交网络分析
- 图嵌入
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第13课：自然语言处理(NLP)
- 文本情感分析
- 关键词提取
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第14课：推荐系统
- 内容推荐
- 协同过滤
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第15课：数据可视化
- Matplotlib
- Seaborn
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第16课：大数据环境下的数据挖掘
- Hadoop生态体系
- Spark
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第17课：伦理与法律问题
- 个人隐私保护
- 数据安全
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第18课：未来趋势与技术展望
新兴技术与研究热点
教学资源
- 讲义与课件
- Python编程练习题
- 实践项目指南
- 相关书籍与文章推荐
评估方式
- 平时作业（30%）
- 项目报告（40%）
- 最终考试（30%）
注意事项
- 请提前安装好相关软件和库。
- 积极参与课堂讨论和实践操作。
- 遵守学术诚信原则。
是《数据挖掘》课程的完整教案模板，涵盖了从基础到高级的数据挖掘技术和实践技能，通过系统的学习和实践,学生将具备独立分析和解决实际问题的能力。
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