本课程大纲旨在为数据挖掘研究生提供理论与实践相结合的现代数据分析路径。课程涵盖数据挖掘相关核心知识，强调理论与实践融合，培养学生解决实际问题的能力。
本文目录导读：
课程概述
本课程旨在为研究生提供全面、深入的数据挖掘理论知识，并培养其运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，课程内容涵盖了数据挖掘的基本概念、方法、算法和应用领域，通过理论与实践相结合的教学模式，使学生在掌握数据挖掘技术的同时，能够将其应用于各个行业和领域。
课程目标
1、使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力；
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3、提高学生的编程和数据分析能力；
4、拓展学生的知识面，了解数据挖掘在各行各业的应用前景。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程和未来趋势
- 数据挖掘的基本任务和常见应用领域
2、数据预处理
- 数据清洗、集成、变换和归约
- 特征选择和特征提取
- 数据质量评估
3、数据挖掘技术
- 聚类分析：K-means、层次聚类、密度聚类等
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等
- 分类算法：决策树、支持向量机、神经网络等
- 回归分析：线性回归、非线性回归等
- 降维技术：主成分分析、因子分析等
4、高级数据挖掘技术
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- 隐马尔可夫模型
- 贝叶斯网络
- 机器学习优化算法
- 集成学习
5、数据挖掘应用案例分析
- 金融行业：风险控制、信用评估、投资组合优化等
- 电子商务：个性化推荐、客户细分、欺诈检测等
- 医疗健康：疾病预测、药物研发、患者管理等
- 智能交通：交通流量预测、交通事故预测等
6、数据挖掘实践项目
- 学生分组，选择实际数据集，运用所学知识进行数据挖掘
- 撰写项目报告，展示项目成果
教学方法与考核方式
1、教学方法：
- 讲授法：系统讲解数据挖掘理论知识
- 案例分析法：结合实际案例，深入剖析数据挖掘技术
- 实践教学：通过项目实践，提高学生的动手能力
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- 互动讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，分享学习心得
2、考核方式：
- 平时成绩：课堂参与、作业完成情况
- 期末考试：笔试，考察学生对数据挖掘理论知识的掌握程度
- 项目实践：项目报告、项目答辩
课程安排
1、第一学期：
- 第1-4周：数据挖掘概述、数据预处理
- 第5-8周：数据挖掘技术（聚类分析、关联规则挖掘）
- 第9-12周：数据挖掘技术（分类算法、回归分析）
2、第二学期：
- 第1-4周：高级数据挖掘技术、数据挖掘应用案例分析
- 第5-8周：数据挖掘实践项目
- 第9-12周：课程总结、复习
通过本课程的学习，学生将能够全面掌握数据挖掘的理论知识和实践技能，为今后的职业发展奠定坚实基础。
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