本文目录导读：
课程概述
随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据挖掘已经成为一门新兴的交叉学科，本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养具备数据分析和处理能力的复合型人才，课程内容包括数据挖掘的基本概念、数据预处理、特征选择、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、数据可视化等。
课程目标
1、了解数据挖掘的基本概念、发展历程和应用领域；
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2、掌握数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估；
3、熟悉常用数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等；
4、能够运用数据挖掘技术解决实际问题，具备独立进行数据分析和处理的能力；
5、培养学生的创新思维和团队合作精神。
1、数据挖掘概述
本章节介绍数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域和常用数据挖掘技术，通过实例分析，使学生了解数据挖掘在各个行业的应用，激发学生的学习兴趣。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一环，本章节讲解数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理方法，通过实例演示，使学生掌握数据预处理的基本技巧。
3、特征选择
特征选择是数据挖掘中的一项重要任务，本章节介绍特征选择的基本原理、方法和应用，通过实例分析，使学生了解如何从大量特征中筛选出对目标变量有重要影响的特征。
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4、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一项基本任务，本章节介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，通过实例演示，使学生掌握关联规则挖掘的基本步骤和技巧。
5、聚类分析
聚类分析是将数据划分为若干个类别的过程，本章节介绍K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法，通过实例分析，使学生了解如何对数据进行聚类分析，并掌握不同聚类算法的优缺点。
6、分类与预测
分类与预测是数据挖掘中的一项重要任务，本章节介绍决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测方法，通过实例演示，使学生掌握分类与预测的基本步骤和技巧。
7、数据可视化
数据可视化是将数据以图形化的方式展示出来，本章节介绍数据可视化技术，如散点图、柱状图、折线图等，通过实例分析，使学生了解如何将数据以直观、易懂的方式呈现出来。
8、实践项目
本章节设置实践项目，要求学生运用所学知识解决实际问题，通过项目实践，使学生巩固所学知识，提高数据挖掘能力。
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教学方法
1、讲授法：讲解数据挖掘的基本理论、方法和应用；
2、案例分析法：通过实例分析，使学生掌握数据挖掘的基本技巧；
3、实践操作法：通过实践项目，使学生提高数据挖掘能力；
4、小组讨论法：培养学生团队合作精神，激发创新思维。
课程评价
1、平时成绩：包括课堂表现、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、方法和应用的掌握程度；
3、期末考试：考察学生对数据挖掘技术的综合运用能力；
4、实践项目：考察学生运用所学知识解决实际问题的能力。
通过以上课程设置，旨在使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，具备独立进行数据分析和处理的能力，为我国大数据产业的发展贡献自己的力量。
标签： #数据挖掘课程教案
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