本文目录导读：
数据挖掘技术与应用课程设计任务书
课程设计目的
1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、学会使用数据挖掘工具进行数据分析和挖掘。
3、培养学生解决实际问题的能力和创新思维。
4、提高学生的团队合作精神和沟通能力。
课程设计要求
1、学生应认真阅读相关资料，了解数据挖掘的基本概念和方法。
2、选择一个合适的数据集，并对其进行预处理和分析。
3、根据数据集的特点和分析目的，选择合适的数据挖掘算法进行建模和预测。
4、使用数据挖掘工具对数据进行挖掘和分析，并对结果进行评估和解释。
5、撰写课程设计报告，报告应包括选题背景、数据预处理、数据挖掘算法选择、模型建立与评估、结果分析与讨论等内容。
6、课程设计报告应语言通顺、逻辑清晰、图表规范，并符合学术论文的要求。
1、数据集选择：选择一个合适的数据集，如 UCI 机器学习数据库中的数据集、Kaggle 竞赛数据集等，数据集应具有一定的规模和复杂性，能够满足课程设计的要求。
2、数据预处理：对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等，数据预处理的目的是提高数据质量，为后续的数据挖掘工作做好准备。
3、数据挖掘算法选择：根据数据集的特点和分析目的，选择合适的数据挖掘算法进行建模和预测，数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、回归算法等。
4、模型建立与评估：使用数据挖掘工具对数据进行挖掘和分析，并建立相应的模型，模型建立后，需要对模型进行评估，评估指标包括准确率、召回率、F1 值、均方误差等。
5、结果分析与讨论：对模型的评估结果进行分析和讨论，解释结果的含义和意义，还需要对模型的优缺点进行分析，并提出改进的建议。
课程设计报告要求
1、课程设计报告应包括封面、目录、选题背景、数据预处理、数据挖掘算法选择、模型建立与评估、结果分析与讨论、参考文献等内容。
2、课程设计报告的字数应不少于 10000 字。
3、课程设计报告应使用 A4 纸打印，并装订成册。
4、课程设计报告的字体和字号应符合学术论文的要求，图表应规范、清晰。
课程设计时间安排
1、第 1 周：选题、收集资料、确定数据集。
2、第 2 周：数据预处理、数据分析。
3、第 3 周：数据挖掘算法选择、模型建立。
4、第 4 周：模型评估、结果分析。
5、第 5 周：撰写课程设计报告、修改完善。
6、第 6 周：课程设计答辩。
课程设计成绩评定
1、课程设计成绩由平时成绩、课程设计报告成绩和答辩成绩三部分组成，平时成绩占总成绩的 20%，课程设计报告成绩占总成绩的 50%，答辩成绩占总成绩的 30%。
2、平时成绩主要根据学生的考勤情况、课堂表现、作业完成情况等进行评定。
3、课程设计报告成绩主要根据课程设计报告的内容、格式、字数、图表等进行评定。
4、答辩成绩主要根据学生的答辩表现、回答问题的准确性和完整性等进行评定。
注意事项
1、学生应认真完成课程设计任务，不得抄袭他人的成果。
2、学生应严格遵守课程设计的时间安排，不得拖延。
3、学生在课程设计过程中如有疑问或困难，应及时向指导教师请教。
4、学生应注意保护数据集的版权，不得将数据集用于商业用途。
仅供参考，你可以根据实际情况进行修改和调整。
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