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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，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题，本课程以实际应用为导向，注重理论与实践相结合，旨在培养学生成为具备数据分析能力和创新思维的数据挖掘人才。
课程大纲
1、第一部分：数据挖掘基础理论
（1）数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域等，使学生了解数据挖掘的重要性。
（2）数据挖掘技术体系：讲解数据挖掘的基本技术，包括数据预处理、特征选择、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
（3）数据挖掘应用案例：分析国内外典型的数据挖掘应用案例，如电子商务、金融风控、智能推荐等，使学生了解数据挖掘在实际中的应用。
2、第二部分：数据预处理与特征工程
（1）数据预处理技术：介绍数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等预处理技术，使学生掌握数据预处理的基本方法。
（2）特征工程：讲解特征选择、特征提取、特征组合等特征工程方法，提高数据挖掘模型的性能。
3、第三部分：关联规则挖掘与聚类分析
（1）关联规则挖掘：介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，使学生掌握挖掘频繁项集和关联规则的技术。
（2）聚类分析：讲解K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等聚类分析方法，使学生了解如何对数据进行分类。
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4、第四部分：分类与预测
（1）分类算法：介绍决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法，使学生掌握分类模型构建与评估方法。
（2）预测算法：讲解时间序列预测、回归分析、神经网络等预测算法，使学生了解如何对数据进行预测。
5、第五部分：数据挖掘项目实战
（1）项目选题：指导学生选择具有实际意义的数据挖掘项目，如用户行为分析、客户细分等。
（2）项目实施：指导学生运用所学知识，完成数据挖掘项目的设计、实施与评估。
6、第六部分：数据挖掘前沿技术
（1）大数据技术：介绍Hadoop、Spark等大数据处理技术，使学生了解大数据背景下的数据挖掘。
（2）深度学习：讲解深度学习在数据挖掘中的应用，如卷积神经网络、循环神经网络等。
（3）数据挖掘伦理与法律法规：介绍数据挖掘过程中涉及的伦理问题及法律法规，使学生具备良好的职业道德。
课程目标
1、掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能。
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2、能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
3、具备数据分析能力和创新思维。
4、熟悉数据挖掘前沿技术。
5、具备良好的职业道德和团队协作能力。
课程评价
1、课堂表现：包括课堂参与度、提问与回答问题等。
2、作业与项目：包括作业完成质量、项目实施效果等。
3、考试成绩：包括期中考试、期末考试等。
通过以上评价方式，全面评估学生的学习成果，为学生提供反馈，促进学生不断进步。
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