本文目录导读：
课程概述
课程名称：数据挖掘技术与应用
课程性质：专业选修课
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授课对象：计算机科学与技术专业本科生
课程学分：2学分
授课学时：32学时
本课程旨在使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和工具，培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生应能够理解数据挖掘的基本概念，熟悉常用的数据挖掘算法，掌握数据挖掘工具的使用，并具备一定的数据分析与处理能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义与意义
- 数据挖掘的发展历程
- 数据挖掘的应用领域
2、数据预处理
- 数据清洗
- 数据集成
- 数据变换
- 数据归一化
3、数据挖掘算法
- 分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯
- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN
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- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法
- 异常检测：孤立森林、One-Class SVM
4、数据挖掘工具与应用
- 数据挖掘工具介绍：Weka、R、Python
- 实际案例分析：电商用户行为分析、社交媒体情感分析
5、数据挖掘项目实践
- 项目选题与需求分析
- 数据采集与预处理
- 模型选择与训练
- 模型评估与优化
- 项目报告撰写
教学安排
1、课堂教学
- 理论讲解：结合实例，深入浅出地讲解数据挖掘的基本理论和方法。
- 案例分析：通过实际案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
- 工具教学：介绍常用的数据挖掘工具，指导学生进行实践操作。
2、实践教学
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- 实验室教学：组织学生进行数据挖掘实验，巩固所学知识。
- 项目实践：引导学生进行数据挖掘项目实践，提高实际应用能力。
3、课后辅导
- 作业布置：布置课后作业，巩固所学知识。
- 答疑解惑：定期组织答疑解惑，解答学生在学习过程中遇到的问题。
考核方式
1、期末考试：占课程总成绩的60%，考察学生对数据挖掘基本理论和方法的理解程度。
2、实践项目：占课程总成绩的40%，考察学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
3、课堂表现：占课程总成绩的10%，考察学生的出勤情况和课堂参与度。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（张基安、李国杰著）
2、参考书籍：《数据挖掘：实用案例分析》（王珊珊著）、《Python数据分析》（Wes McKinney著）
3、在线资源：MOOC平台（如网易云课堂、Coursera）上的数据挖掘课程
教学目标
1、知识目标：掌握数据挖掘的基本理论、方法和工具。
2、能力目标：具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
3、素质目标：培养严谨的科学态度、创新意识和团队合作精神。
通过本课程的学习，使学生成为具备数据挖掘能力的高级应用型人才，为我国大数据产业的发展贡献力量。
标签： #数据挖掘课程教案
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