本文目录导读：
课程概述
数据挖掘概论作为一门新兴的交叉学科，旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，本课程以系统性和实用性为原则，涵盖了数据挖掘的基本概念、原理、技术和应用等方面，为学生进一步深入学习数据挖掘技术打下坚实基础。
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1、数据挖掘基本概念
本部分主要介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘的基本流程，使学生了解数据挖掘的基本概念，为后续学习奠定基础。
2、数据挖掘方法与技术
本部分重点讲解数据挖掘中的各种方法和技术，包括：
（1）数据预处理技术：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约等。
（2）关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等。
（3）聚类分析：K-means算法、层次聚类算法等。
（4）分类与预测：决策树、支持向量机、神经网络等。
（5）异常检测：孤立森林、LOF算法等。
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3、数据挖掘应用案例
本部分通过实际案例，让学生了解数据挖掘技术在各个领域的应用，提高学生的实际操作能力，案例包括：
（1）电子商务领域：推荐系统、客户细分、欺诈检测等。
（2）金融领域：信用评分、风险评估、市场预测等。
（3）医疗领域：疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
（4）交通领域：交通流量预测、事故预测、交通规划等。
4、数据挖掘发展趋势与挑战
本部分介绍数据挖掘领域的发展趋势、前沿技术以及面临的挑战，使学生了解数据挖掘领域的最新动态，为今后的学习和研究提供方向。
课程特点
1、理论与实践相结合：本课程注重理论教学与实际操作相结合，使学生能够在掌握理论知识的基础上，具备实际应用能力。
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2、案例教学：通过实际案例教学，让学生了解数据挖掘技术在各个领域的应用，提高学生的实际操作能力。
3、跨学科知识：本课程涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，培养学生具备跨学科知识体系。
4、超前性：本课程紧跟数据挖掘领域的最新发展趋势，为学生提供前沿的理论和技术。
课程目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、熟悉数据挖掘中的各种技术，如数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
3、具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
4、了解数据挖掘领域的发展趋势和前沿技术。
数据挖掘概论课程旨在培养学生具备扎实的理论基础和实际操作能力，为学生今后在数据挖掘领域的发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘概论课程简介范文
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