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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘作为一门新兴交叉学科，逐渐成为各个领域解决复杂问题的有力工具，为了帮助广大学习者深入了解数据挖掘的原理、方法及其在实际应用中的价值，本课程——《数据挖掘概论》应运而生，以下是本课程简介内容的详细阐述。
课程概述
《数据挖掘概论》是一门面向本科及研究生层次的数据挖掘基础课程，课程旨在培养学生对数据挖掘概念、方法和技术有全面、深入的理解，使其具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，课程内容涵盖了数据挖掘的基本理论、常用算法、实际应用以及相关技术发展趋势。
1、数据挖掘基本概念
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课程首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标、过程、应用领域等，通过对这些概念的学习，使学生建立起对数据挖掘的整体认识。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，课程详细讲解了数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等预处理方法，使学生掌握数据预处理的基本技巧。
3、数据挖掘常用算法
本课程介绍了多种数据挖掘常用算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，通过对这些算法的学习，使学生了解不同算法的原理、优缺点和适用场景。
4、数据挖掘应用案例
课程通过实际案例，展示了数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、零售、交通等，通过分析这些案例，使学生了解数据挖掘在实际问题解决中的作用。
5、数据挖掘技术发展趋势
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随着数据挖掘技术的不断发展，课程介绍了当前数据挖掘技术的研究热点，如深度学习、大数据技术、分布式计算等，通过对这些发展趋势的了解，使学生具备一定的前瞻性思维。
课程特点
1、理论与实践相结合
课程注重理论教学与实践操作相结合，通过课堂讲解、实验演示和实际案例分析，使学生掌握数据挖掘的基本技能。
2、注重培养学生的创新思维
课程鼓励学生思考、探索和总结，培养学生具备创新思维和解决实际问题的能力。
3、关注数据挖掘前沿技术
课程紧跟数据挖掘技术发展趋势，使学生了解最新的研究动态和应用案例。
课程目标
通过学习《数据挖掘概论》课程，学生应达到以下目标：
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1、掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力；
3、了解数据挖掘前沿技术和发展趋势；
4、培养学生的创新思维和团队协作精神。
《数据挖掘概论》课程旨在为学生提供一个全面、深入的数据挖掘学习平台，帮助学生掌握数据挖掘的核心技能，为未来在相关领域的发展奠定坚实基础。
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