本课程大纲旨在为数据挖掘研究生提供全面深入的教学，涵盖数据挖掘核心理论及实践技能。通过理论与实践的深度结合，带领学生踏上探索数据挖掘领域的学术之旅。
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与实践知识，培养学生具备独立进行数据挖掘项目设计和实施的能力，课程内容涵盖数据挖掘的基本理论、方法、工具以及实际应用，通过理论与实践相结合的教学模式，使学生能够将所学知识应用于实际问题解决。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握数据预处理、特征选择、数据挖掘算法等关键技术；
3、熟悉常用的数据挖掘工具和平台；
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4、能够独立进行数据挖掘项目的设计与实施；
5、培养学生的创新意识和团队协作能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程及在各个领域的应用；
- 数据挖掘的基本任务和流程；
- 数据挖掘的关键技术和挑战。
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等；
- 数据质量评估与优化。
3、特征选择
- 特征选择的重要性及方法；
- 基于信息增益、卡方检验、相关系数等特征选择算法；
- 特征提取与降维技术。
4、关联规则挖掘
- 关联规则挖掘的基本原理及算法；
- Apriori算法、FP-growth算法等；
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- 关联规则挖掘的应用实例。
5、聚类分析
- 聚类分析的基本原理及方法；
- K-means算法、层次聚类算法等；
- 聚类分析的应用实例。
6、分类与预测
- 分类与预测的基本原理及方法；
- 决策树、支持向量机、神经网络等算法；
- 分类与预测的应用实例。
7、数据挖掘工具与平台
- 常用数据挖掘工具及平台介绍；
- R、Python、Spark等编程语言在数据挖掘中的应用；
- 大数据分析与处理技术。
8、数据挖掘项目设计与实施
- 数据挖掘项目流程及关键步骤；
- 项目管理、团队协作与沟通技巧；
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- 数据挖掘项目实战演练。
9、数据挖掘应用领域
- 数据挖掘在金融、医疗、电商、社交网络等领域的应用；
- 数据挖掘与人工智能、机器学习的关系。
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用理论教学、案例教学、实验教学、项目教学等多种教学方法，提高学生的实际操作能力和创新意识。
2、考核方式：平时成绩（30%）、实验报告（30%）、项目报告（30%）、期末考试（10%），平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等；实验报告和项目报告要求学生结合所学知识，独立完成数据挖掘项目；期末考试以闭卷形式进行，考察学生对课程内容的掌握程度。
课程安排
1、总学时：64学时，其中理论课32学时，实验课32学时。
2、教学进度安排：
- 第1-4周：数据挖掘概述、数据预处理；
- 第5-8周：特征选择、关联规则挖掘；
- 第9-12周：聚类分析、分类与预测；
- 第13-16周：数据挖掘工具与平台、数据挖掘项目设计与实施；
- 第17-20周：数据挖掘应用领域、课程总结。
通过本课程的学习，学生将全面掌握数据挖掘的基本理论、方法、工具和实际应用，为今后从事数据挖掘及相关领域的研究和工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘课程设计
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