本文目录导读：
课程概述
本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和应用技能，使学生具备从海量数据中提取有价值信息的能力，为我国数据科学领域培养高素质的专业人才，课程内容丰富，理论与实践相结合，注重培养学生的创新意识和实践能力。
课程目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和流程；
2、熟悉数据挖掘的主要算法和模型；
3、学会使用数据挖掘工具进行实际操作；
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4、能够分析解决实际问题，提高数据分析能力；
5、培养学生的创新意识和团队协作精神。
1、数据挖掘基本概念
（1）数据挖掘的定义、任务和目标；
（2）数据挖掘的应用领域；
（3）数据挖掘的特点和挑战。
2、数据预处理
（1）数据清洗、集成、变换和归约；
（2）数据质量评估；
（3）数据预处理工具介绍。
3、特征工程
（1）特征提取、选择和构造；
（2）特征降维和稀疏化；
（3）特征工程在数据挖掘中的应用。
4、数据挖掘算法
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（1）分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等；
（2）聚类算法：K-Means、层次聚类、DBSCAN等；
（3）关联规则挖掘：Apriori、FP-Growth等；
（4）异常检测：孤立森林、LOF等；
（5）时间序列分析：ARIMA、SARIMA等。
5、模型评估与优化
（1）模型评估指标：准确率、召回率、F1值等；
（2）交叉验证和网格搜索；
（3）模型优化方法：特征选择、参数调整等。
6、数据挖掘应用案例分析
（1）电商领域：用户行为分析、推荐系统等；
（2）金融领域：信用评估、风险控制等；
（3）医疗领域：疾病预测、治疗方案优化等；
（4）社交网络领域：用户关系分析、社区发现等。
7、数据挖掘工具与平台
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（1）开源数据挖掘工具：Weka、R、Python等；
（2）商业数据挖掘工具：SPSS、SAS、RapidMiner等；
（3）云计算平台：阿里云、腾讯云等。
教学方法
1、理论教学：采用多媒体课件、案例分析等方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法；
2、实践教学：通过实验、项目实训等手段，提高学生的动手能力和实际问题解决能力；
3、互动教学：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养创新意识和团队协作精神；
4、案例教学：结合实际案例，帮助学生理解数据挖掘在各个领域的应用。
课程考核
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等，占总成绩的30%；
2、期末考试：考察学生对数据挖掘基本理论、方法和应用的理解，占总成绩的70%。
课程资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（第3版），Kjell A. Johnson，Cathy A. Johnson，张基温等译；
2、网络资源：中国大学MOOC、Coursera、edX等在线课程平台；
3、实验平台：阿里云、腾讯云等云计算平台；
4、数据集：UCI机器学习库、Kaggle等公开数据集。
通过本课程的学习，学生将具备数据挖掘的基本理论、方法和应用技能，为今后的职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘课程大纲
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