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在信息化时代，数据已经成为企业、政府和社会各界宝贵的资源，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供科学依据，本课程《数据挖掘概论》旨在为学生提供全面的数据挖掘基础知识和技能，帮助他们掌握数据挖掘的核心概念、方法和技术，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
课程概述
《数据挖掘概论》课程是一门理论与实践相结合的课程，旨在培养学生的数据挖掘思维、分析和解决问题的能力，课程内容涵盖数据挖掘的基本概念、数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘、异常检测等多个方面，旨在使学生了解数据挖掘的全过程，掌握数据挖掘的关键技术和方法。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握数据挖掘的基本流程和常用算法；
3、能够运用数据挖掘技术解决实际问题；
4、培养学生良好的数据分析思维和团队协作能力；
5、为学生未来从事数据挖掘、数据分析等相关领域工作奠定基础。
1、数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域及发展趋势；
2、数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等预处理方法；
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3、特征选择：分析特征选择的重要性，介绍特征选择的方法和算法；
4、聚类分析：介绍聚类分析的基本概念、算法和评价方法；
5、分类与预测：讲解分类与预测的基本原理、算法和应用；
6、关联规则挖掘：介绍关联规则挖掘的基本概念、算法和应用；
7、异常检测：分析异常检测的重要性，介绍异常检测的方法和算法；
8、数据挖掘工具与技术：介绍常用的数据挖掘工具和技术，如Python、R、Hadoop等；
9、案例分析：通过实际案例讲解数据挖掘在各个领域的应用。
教学方法
1、理论讲解：系统讲解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、实践操作：通过实验、项目等形式，让学生动手实践，掌握数据挖掘技能；
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3、案例分析：通过实际案例分析，帮助学生理解数据挖掘在各个领域的应用；
4、课堂讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、实验报告、作业等；
2、期末考试：以笔试形式进行，考察学生对数据挖掘基本概念、原理和方法的掌握程度；
3、课程设计：通过完成一个实际的数据挖掘项目，检验学生综合运用所学知识解决实际问题的能力。
《数据挖掘概论》课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，培养他们的数据挖掘思维和技能，通过本课程的学习，学生将能够为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
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