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课程简介
本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，提高学生利用数据挖掘技术解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生将了解数据挖掘的发展历程、基本原理，掌握数据预处理、特征选择、模型选择与评估等核心技能，并能够运用这些技能进行实际数据挖掘项目。
课程目标
1、了解数据挖掘的基本概念、发展历程和意义。
2、掌握数据挖掘的基本步骤和流程。
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3、熟悉数据预处理、特征选择、模型选择与评估等核心技能。
4、学会运用数据挖掘技术解决实际问题。
5、培养学生的团队合作能力和创新思维。
第一周：数据挖掘概述
1、数据挖掘的定义、意义和发展历程
2、数据挖掘的基本任务和分类
3、数据挖掘的应用领域
第二周：数据预处理
1、数据清洗的基本方法
2、数据集成与转换
3、数据归一化与标准化
4、数据降维与特征选择
第三周：特征选择与模型选择
1、特征选择的方法与评价指标
2、模型选择的基本原则与常用算法
3、常见数据挖掘模型的介绍与比较
第四周：数据挖掘模型
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1、分类模型：决策树、支持向量机、贝叶斯网络等
2、回归模型：线性回归、岭回归、逻辑回归等
3、聚类模型：K-Means、层次聚类、DBSCAN等
4、关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等
第五周：数据挖掘应用案例
1、零售行业客户细分
2、金融行业欺诈检测
3、医疗行业疾病预测
4、社交网络分析
第六周：数据挖掘项目实践
1、项目选题与需求分析
2、数据采集与预处理
3、特征选择与模型选择
4、模型训练与评估
5、项目报告撰写
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用理论教学与案例教学相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力和创新思维。
2、考核方式：平时成绩（30%）、课堂表现（20%）、项目实践（30%）和期末考试（20%）。
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教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（第二版），王珊、薛华平编著，机械工业出版社。
2、网络资源：中国知网、万方数据等数据库。
3、实践平台：Python、R、SPSS等数据分析软件。
教学进度安排
1、第一周：数据挖掘概述
2、第二周：数据预处理
3、第三周：特征选择与模型选择
4、第四周：数据挖掘模型
5、第五周：数据挖掘应用案例
6、第六周：数据挖掘项目实践
本课程通过理论教学与实践操作相结合的方式，使学生掌握数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，提高学生利用数据挖掘技术解决实际问题的能力，通过本课程的学习，学生将具备以下能力：
1、熟悉数据挖掘的基本概念、发展历程和意义。
2、掌握数据挖掘的基本步骤和流程。
3、熟练运用数据预处理、特征选择、模型选择与评估等核心技能。
4、能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
5、培养学生的团队合作能力和创新思维。
本课程将为学生未来的职业发展奠定坚实基础，使其在数据分析、商业智能等领域具备较强的竞争力。
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