本文目录导读：
课程背景
随着大数据时代的到来，数据挖掘已成为一门重要的学科，为了培养具有数据分析能力的人才，本课程旨在使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高学生的数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
课程目标
1、了解数据挖掘的基本概念、发展历程和重要应用领域；
2、掌握数据挖掘的基本流程和常用算法；
3、学会使用数据挖掘工具进行实际操作；
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4、培养学生的问题分析、解决和创新能力。
1、数据挖掘概述
（1）数据挖掘的定义、起源和发展；
（2）数据挖掘的重要应用领域；
（3）数据挖掘的基本流程。
2、数据预处理
（1）数据清洗：缺失值处理、异常值处理、重复值处理；
（2）数据集成：数据融合、数据仓库；
（3）数据变换：数据规范化、数据离散化；
（4）数据归一化：数据归一化方法、数据归一化应用。
3、特征选择与降维
（1）特征选择方法：信息增益、增益率、卡方检验等；
（2）特征降维方法：主成分分析（PCA）、因子分析（FA）等；
（3）特征选择与降维在实际应用中的意义。
4、聚类分析
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（1）聚类分析的基本概念；
（2）K-means算法；
（3）层次聚类算法；
（4）密度聚类算法（DBSCAN）。
5、关联规则挖掘
（1）关联规则挖掘的基本概念；
（2）Apriori算法；
（3）FP-growth算法；
（4）关联规则挖掘在实际应用中的意义。
6、分类与预测
（1）分类与预测的基本概念；
（2）决策树算法；
（3）支持向量机（SVM）；
（4）神经网络算法；
（5）分类与预测在实际应用中的意义。
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7、实际案例分析
（1）金融行业案例分析；
（2）电子商务案例分析；
（3）医疗行业案例分析；
（4）其他行业案例分析。
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论、方法和技术；
2、案例分析法：通过实际案例分析，使学生更好地理解数据挖掘的应用；
3、实践操作法：引导学生使用数据挖掘工具进行实际操作，提高数据分析能力；
4、讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思维能力和创新能力。
考核方式
1、平时成绩：课堂参与、作业完成情况等；
2、期中考试：考察学生对数据挖掘基本理论、方法的掌握程度；
3、期末考试：考察学生对数据挖掘实际应用能力的掌握程度。
通过本课程的学习，学生将具备一定的数据挖掘能力，为今后的学习和工作打下坚实基础，希望同学们在课程学习中，积极参与、努力实践，共同探索数据挖掘的奥秘。
标签： #数据挖掘课程教案
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