本课程大纲深入探讨数据挖掘理论与实践，涵盖数据挖掘基础知识、技术方法及案例分析，旨在为学生提供全面的数据挖掘技能训练。课程强调理论与实践相结合，引导学生掌握数据挖掘的核心技能，开启数据挖掘探索之旅。
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课程概述
数据挖掘课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，提高学生在大数据时代下对数据进行分析、挖掘和处理的能力，本课程将理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，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、原理和流程。
2、掌握数据预处理、特征选择、模型选择和评估等关键技术。
3、学会运用Python、R等编程语言进行数据挖掘实战。
4、培养学生解决实际问题的能力，提高综合素质。
1、数据挖掘基础知识
- 数据挖掘的定义、分类和应用领域
- 数据挖掘的基本流程和步骤
- 常见的数据挖掘算法和模型
2、数据预处理
- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理
- 数据集成：合并多个数据源
- 数据转换：数据规范化、归一化、离散化
- 数据规约：特征选择、主成分分析
3、特征选择
- 特征选择的重要性
- 特征选择的方法：信息增益、卡方检验、互信息等
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- 特征选择的应用实例
4、模型选择与评估
- 分类算法：决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等
- 回归算法：线性回归、岭回归、LASSO回归等
- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等
- 模型评估：准确率、召回率、F1值、ROC曲线等
5、数据挖掘实战
- 利用Python、R等编程语言进行数据挖掘实战
- 数据挖掘案例分析：股票预测、客户细分、欺诈检测等
- 实验报告撰写：分析实验结果，总结经验教训
6、数据挖掘前沿技术
- 深度学习在数据挖掘中的应用
- 无监督学习在数据挖掘中的应用
- 分布式数据挖掘
教学方法与考核方式
1、教学方法：
- 讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论和方法
- 案例分析法：结合实际案例，引导学生分析问题、解决问题
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- 实验教学法：通过实验操作，让学生掌握数据挖掘的技能
- 讨论法：组织课堂讨论，激发学生思维，提高综合素质
2、考核方式：
- 平时成绩：课堂表现、作业完成情况等（30%）
- 实验报告：实验设计、实验过程、实验结果分析等（30%）
- 期末考试：理论知识、案例分析等（40%）
课程安排
1、课程总学时：48学时
2、课堂教学：每周2次，每次2学时
3、实验教学：每周2次，每次2学时
参考资料
1、《数据挖掘：实用机器学习技术》
2、《Python数据挖掘实战》
3、《R数据挖掘实战》
4、《数据挖掘：概念与技术》
5、《深度学习：基于Python的理论与实现》
通过本课程的学习，学生将具备数据挖掘的基本理论、方法和技能，为今后从事数据挖掘、数据分析等相关工作打下坚实基础。
标签： #理论实践探索
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