本文目录导读：
教学目标
1、了解数据挖掘的基本概念、方法和应用领域。
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2、掌握数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据挖掘、结果评估等环节。
3、熟悉常用的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
4、培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
1、数据挖掘概述
1.1 数据挖掘的定义与特点
1.2 数据挖掘的应用领域
1.3 数据挖掘的基本流程
2、数据预处理
2.1 数据清洗
2.2 数据集成
2.3 数据变换
2.4 数据归一化
3、关联规则挖掘
3.1 关联规则挖掘的定义与算法
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3.2 Apriori算法
3.3 FP-growth算法
4、聚类分析
4.1 聚类分析的定义与算法
4.2 K-means算法
4.3 密度聚类算法
5、分类与预测
5.1 分类与预测的定义与算法
5.2 决策树算法
5.3 朴素贝叶斯算法
5.4 支持向量机算法
6、数据挖掘实战案例
6.1 案例一：客户细分
6.2 案例二：商品推荐
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6.3 案例三：异常检测
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，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
3、实践操作法：引导学生动手操作，掌握数据挖掘的基本技能。
4、讨论法：组织学生进行课堂讨论，激发学生的学习兴趣和思维。
教学评价
1、课堂参与度：观察学生在课堂上的参与程度，包括提问、回答问题、参与讨论等。
2、实践操作能力：通过学生完成的数据挖掘项目，评估其操作能力。
3、知识掌握程度：通过课后作业、考试等方式，检验学生对数据挖掘知识的掌握情况。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》
2、网络资源：数据挖掘相关网站、论坛、博客等
3、实践平台：Python、R、SPSS等数据分析软件
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，具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，为今后从事数据挖掘相关工作奠定基础。
标签： #数据挖掘教案
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