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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各行各业的应用日益广泛，为了让学生更好地掌握数据挖掘的理论知识，提高实际操作能力，以下精选了一系列数据挖掘课程设计题目，旨在通过实战演练，全面提升学生的数据分析技能。
客户关系管理类
1、题目：基于客户消费行为的个性化推荐系统设计
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内容：分析客户消费数据，建立个性化推荐模型，为电商平台提供精准推荐服务。
2、题目：客户流失预测模型构建
内容：通过对客户历史数据的挖掘，预测客户流失风险，为企业制定针对性的客户挽留策略。
3、题目：客户细分与市场细分分析
内容：利用客户数据，对客户进行细分，分析不同细分市场的特点，为企业制定差异化营销策略。
金融风控类
1、题目：信用风险评估模型构建
内容：利用金融数据，构建信用风险评估模型，为金融机构提供风险控制依据。
2、题目：反欺诈系统设计
内容：分析金融交易数据，识别异常交易行为，构建反欺诈系统，降低金融机构损失。
3、题目：贷款审批模型优化
内容：通过对贷款申请数据的挖掘，优化贷款审批模型，提高审批效率，降低不良贷款率。
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电商分析类
1、题目：商品推荐系统设计
内容：分析用户购买行为数据，构建商品推荐模型，提高用户购买体验，提升销售额。
2、题目：店铺销售预测模型构建
内容：通过对店铺销售数据的挖掘，预测未来销售趋势，为企业制定合理的库存管理策略。
3、题目：用户流失预测模型构建
内容：分析用户行为数据，预测用户流失风险，为企业制定针对性的用户挽留策略。
医疗健康类
1、题目：疾病预测模型构建
内容：利用医疗数据，构建疾病预测模型，提前预警疾病风险，提高患者生存率。
2、题目：患者治疗方案推荐
内容：分析患者病史数据，为医生提供治疗方案推荐，提高治疗效果。
3、题目：药品不良反应预测
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内容：分析药品使用数据，预测药品不良反应，为患者提供安全用药指导。
社交网络分析类
1、题目：社交网络影响力分析
内容：分析社交网络数据，识别网络中的关键节点，评估用户影响力。
2、题目：网络舆情分析
内容：分析社交媒体数据，挖掘网络舆情，为政府和企业提供决策支持。
3、题目：用户关系网络分析
内容：分析用户关系数据，挖掘用户关系网络，为企业提供精准营销策略。
通过以上数据挖掘课程设计题目，学生可以全面了解数据挖掘在实际应用中的挑战和解决方案，提高数据分析能力，在课程设计中，学生需要运用所学知识，运用各种数据挖掘技术，完成实际问题，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
标签： #数据挖掘课程设计题目有哪些
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