数据挖掘课程设计题目涵盖多个领域，如电商用户行为分析、金融风险评估等。精选案例解析助力深入理解实战项目。
本文目录导读：
在数据挖掘课程中，课程设计是检验学生理论联系实际能力的重要环节，以下列举了一系列数据挖掘课程设计题目，旨在帮助学生通过实战项目案例解析，深入理解数据挖掘的原理和应用。
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市场分析类题目
1、消费者购买行为分析：通过对消费者购买记录进行分析，挖掘影响消费者购买决策的关键因素。
2、竞品分析：对同行业竞争对手的产品、价格、渠道、营销策略等进行分析，为我国企业制定竞争策略提供依据。
3、顾客细分：根据顾客的购买行为、消费偏好、购买频率等特征，将顾客划分为不同的细分市场。
4、促销效果评估：分析不同促销手段对销售额、顾客满意度等指标的影响，为优化促销策略提供参考。
金融风控类题目
1、信用风险评估：通过对借款人的信用历史、收入、负债等数据进行挖掘，评估其信用风险。
2、欺诈检测：分析可疑交易数据，识别潜在的欺诈行为，降低金融风险。
3、投资组合优化：根据历史投资数据，挖掘影响投资收益的关键因素，为投资者提供投资建议。
4、保险理赔分析：分析保险理赔数据，识别理赔欺诈行为，提高理赔效率。
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健康医疗类题目
1、疾病预测：根据患者病历、检查结果等数据，预测患者患病风险。
2、患者画像：分析患者病历、检查结果、生活习惯等数据，构建患者画像，为医生提供诊断依据。
3、药物不良反应预测：分析药物不良反应数据，预测药物可能引发的不良反应。
4、医疗资源分配：根据医院资源、患者需求等数据，优化医疗资源配置，提高医疗服务质量。
社交网络分析类题目
1、用户关系分析：分析社交网络中的用户关系，挖掘潜在的朋友关系、合作伙伴等。
2、社交网络影响力分析：分析社交网络中用户的传播能力，为广告投放、产品推广等提供依据。
3、社交网络舆情分析：分析社交网络中的舆情，为政府、企业等提供决策参考。
4、社交网络欺诈检测：分析社交网络中的异常行为，识别潜在的欺诈行为。
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其他领域题目
1、交通流量预测：分析交通流量数据，预测未来一段时间内的交通状况，为交通管理部门提供决策依据。
2、电力负荷预测：分析电力负荷数据，预测未来一段时间内的电力需求，为电力企业制定发电计划提供参考。
3、气象预测：分析气象数据，预测未来一段时间内的天气状况，为气象部门提供决策依据。
4、环境污染监测：分析环境监测数据，识别污染源，为环保部门提供治理依据。
通过以上数据挖掘课程设计题目，学生可以了解到数据挖掘在各个领域的应用，提高解决实际问题的能力，在实际操作过程中，学生需要掌握数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估等基本技能，为未来的职业生涯奠定坚实基础。
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