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课程概述
数据挖掘课程旨在培养学生具备数据挖掘领域的核心知识与技能，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题，本课程内容丰富，涵盖了数据挖掘的基本概念、方法、工具及应用等多个方面，旨在培养学生的数据挖掘思维和实际操作能力。
课程目录
1、数据挖掘基础
（1）数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域等。
（2）数据挖掘流程：讲解数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、数据挖掘、结果评估等。
（3）数据挖掘方法：介绍数据挖掘的主要方法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
2、数据预处理
（1）数据清洗：介绍数据清洗的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）数据集成：讲解数据集成的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
（3）数据变换：介绍数据变换的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
3、关联规则挖掘
（1）关联规则挖掘概述：介绍关联规则挖掘的定义、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）Apriori算法：讲解Apriori算法的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
（3）FP-growth算法：介绍FP-growth算法的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
4、聚类分析
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（1）聚类分析概述：介绍聚类分析的定义、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）K-means算法：讲解K-means算法的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
（3）层次聚类：介绍层次聚类的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
5、分类与预测
（1）分类与预测概述：介绍分类与预测的定义、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）决策树：讲解决策树的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
（3）支持向量机：介绍支持向量机的基本原理、实现方法及在实际应用中的注意事项。
6、特征工程
（1）特征工程概述：介绍特征工程的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）特征选择：讲解特征选择的基本原理、方法及在实际应用中的注意事项。
（3）特征提取：介绍特征提取的基本原理、方法及在实际应用中的注意事项。
7、数据挖掘应用
（1）推荐系统：介绍推荐系统的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
（2）异常检测：讲解异常检测的基本原理、方法及在实际应用中的注意事项。
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（3）文本挖掘：介绍文本挖掘的基本概念、方法及在实际应用中的注意事项。
8、数据挖掘工具与技术
（1）数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如R、Python、Hadoop等。
（2）数据挖掘技术：讲解数据挖掘技术，如并行计算、分布式计算等。
课程特色
1、理论与实践相结合：本课程注重理论与实践相结合，使学生能够在掌握理论知识的基础上，熟练运用数据挖掘技术解决实际问题。
2、案例教学：课程中穿插大量实际案例，帮助学生更好地理解和应用所学知识。
3、跨学科知识：本课程涉及计算机科学、统计学、数学等多个学科，有助于拓宽学生的知识面。
4、互动式教学：采用互动式教学方法，激发学生的学习兴趣，提高课堂效果。
课程目标
通过本课程的学习，学生应具备以下能力：
1、掌握数据挖掘的基本概念、方法、工具及应用。
2、能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
3、具备良好的数据挖掘思维和实际操作能力。
4、了解数据挖掘领域的最新发展动态。
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