本文目录导读：
课程背景
随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为各行各业关注的焦点，数据挖掘作为一门交叉学科，涵盖了统计学、计算机科学、信息科学等多个领域，旨在帮助人们发现数据背后的规律和知识，本课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，培养具备数据挖掘思维和技能的专业人才。
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课程目标
1、使学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用领域；
2、培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力；
3、培养学生具备数据挖掘思维，提高数据素养；
4、激发学生对数据挖掘领域的兴趣，为后续深入学习奠定基础。
1、数据挖掘概述
本部分主要介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域等，使学生了解数据挖掘的整体框架。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本部分将介绍数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等技术。
3、特征工程
特征工程是数据挖掘中的核心环节，本部分将介绍特征选择、特征提取和特征变换等方法。
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4、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的重要分支，本部分将介绍Apriori算法、FP-growth算法等经典算法。
5、聚类分析
聚类分析是数据挖掘中的另一种重要方法，本部分将介绍K-means算法、层次聚类算法等经典算法。
6、分类与预测
分类与预测是数据挖掘中的常见任务，本部分将介绍决策树、支持向量机、神经网络等经典算法。
7、降维与可视化
降维与可视化是数据挖掘中的关键技术，本部分将介绍主成分分析、t-SNE等降维方法，以及散点图、热力图等可视化技术。
8、实践项目
本部分将引导学生完成一个数据挖掘实践项目，通过实际操作，加深对数据挖掘技术的理解和应用。
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教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本概念、方法和应用领域；
2、案例分析法：通过分析实际案例，帮助学生理解数据挖掘技术；
3、实践操作：引导学生完成数据挖掘实践项目，提高实际操作能力；
4、小组讨论：鼓励学生积极参与讨论，培养团队协作能力。
课程评价
1、课堂表现：包括出勤率、课堂参与度等；
2、作业完成情况：包括作业质量、完成时间等；
3、实践项目：根据实践项目的完成情况，评估学生的实际操作能力；
4、期末考试：通过笔试形式，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。
数据挖掘概论课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，培养具备数据挖掘思维和技能的专业人才，通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用领域，为后续深入学习奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘概论课程简介
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