本文目录导读：
- 基于分类的数据挖掘课程设计题目
- 基于聚类分析的数据挖掘课程设计题目
- 基于关联规则挖掘的数据挖掘课程设计题目
- 基于异常检测的数据挖掘课程设计题目
- 基于预测分析的数据挖掘课程设计题目
- 基于文本挖掘的数据挖掘课程设计题目
- 基于图像识别的数据挖掘课程设计题目
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域中的应用越来越广泛，在数据挖掘课程设计中，学生需要通过实际项目来掌握数据挖掘的基本原理和方法，以下将从多个视角出发，列举一些具有代表性的数据挖掘课程设计题目，旨在为学生提供创新实践的机会。
基于分类的数据挖掘课程设计题目
1、信用卡欺诈检测：通过分析信用卡交易数据，构建分类模型，识别潜在的欺诈行为。
2、患者疾病预测：利用医疗数据，构建分类模型，预测患者可能患有的疾病。
3、客户流失预测：分析客户行为数据，预测哪些客户可能会流失，为市场营销策略提供依据。
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基于聚类分析的数据挖掘课程设计题目
1、城市交通流量分析：对城市交通流量数据进行分析，识别交通拥堵区域，为城市规划提供参考。
2、商品分类：对电商平台上的商品数据进行聚类分析，实现商品的智能分类。
3、社交网络分析：分析社交网络数据，识别用户关系，挖掘潜在的朋友关系。
基于关联规则挖掘的数据挖掘课程设计题目
1、超市购物篮分析：通过分析顾客购物篮数据，挖掘商品之间的关联规则，为商品推荐提供依据。
2、电信套餐推荐：分析用户使用数据，挖掘用户偏好，为电信运营商提供套餐推荐方案。
3、电影推荐系统：分析用户观影数据，挖掘用户喜好，为电影平台提供个性化推荐。
基于异常检测的数据挖掘课程设计题目
1、金融风险预警：通过分析金融交易数据，识别异常交易，为金融机构提供风险预警。
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2、电力系统故障检测：分析电力系统运行数据，识别异常情况，为电力系统维护提供依据。
3、机场安检异常检测：分析安检数据，识别潜在的恐怖分子，为机场安检提供支持。
基于预测分析的数据挖掘课程设计题目
1、房地产价格预测：利用房地产数据，构建预测模型，预测未来房价走势。
2、股票市场预测：分析股票市场数据，构建预测模型，预测股票价格走势。
3、气象预测：分析气象数据，构建预测模型，预测未来天气变化。
基于文本挖掘的数据挖掘课程设计题目
1、情感分析：分析社交媒体数据，识别用户情感倾向，为舆情监测提供依据。
2、主题检测：分析新闻数据，识别新闻主题，为新闻分类提供支持。
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3、问答系统：利用文本数据，构建问答系统，为用户提供智能问答服务。
基于图像识别的数据挖掘课程设计题目
1、人脸识别：利用图像数据，构建人脸识别模型，实现人脸识别功能。
2、物体识别：分析图像数据，识别图像中的物体，为图像分类提供支持。
3、医学图像分析：分析医学图像数据，识别图像中的病变区域，为医学诊断提供依据。
数据挖掘课程设计题目丰富多样，涵盖了分类、聚类、关联规则、异常检测、预测分析、文本挖掘和图像识别等多个领域，通过这些课程设计题目，学生可以深入掌握数据挖掘的基本原理和方法，为今后的职业生涯打下坚实基础，教师可以根据学生的兴趣和特长，指导学生选择合适的课程设计题目，激发学生的创新实践能力。
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