本文目录导读：
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课程概述
本课程旨在培养具备扎实的数据挖掘理论基础和实际操作能力的硕士研究生，通过系统学习数据挖掘的基本概念、技术方法以及应用案例，使学生能够掌握数据挖掘的基本流程，熟练运用各类数据挖掘工具，并在实际问题中发挥数据挖掘技术的作用。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和关键技术；
2、掌握数据预处理、特征选择、数据挖掘算法和模型评估等基本技能；
3、熟悉常用的数据挖掘工具和平台；
4、能够运用数据挖掘技术解决实际问题，提高决策水平；
5、培养学生的创新意识和团队协作能力。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、起源和发展
- 数据挖掘的应用领域和重要性
- 数据挖掘的基本流程
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化
- 数据质量评估与改进
3、特征选择
- 特征选择的重要性与意义
- 常用特征选择方法：过滤法、包裹法、嵌入式法
- 特征选择算法的评价指标
4、数据挖掘算法
- 分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等
- 聚类算法：层次聚类、K-means、DBSCAN等
- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法
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- 异常检测：孤立森林、LOF算法等
5、数据挖掘模型评估
- 评估指标：准确率、召回率、F1值、AUC等
- 交叉验证与模型选择
6、常用数据挖掘工具与平台
- Python数据分析库：NumPy、Pandas、Scikit-learn等
- R语言数据分析与挖掘：ggplot2、dplyr等
- Hadoop大数据平台：HDFS、MapReduce等
7、数据挖掘应用案例
- 零售业客户细分
- 金融风险评估
- 电信行业用户行为分析
- 健康医疗数据挖掘
8、研究生论文写作与答辩
- 论文选题与论证
- 文献综述与实验设计
- 论文写作规范与格式
- 答辩技巧与注意事项
教学方法
1、理论教学：通过课堂讲授、案例分析、小组讨论等方式，使学生掌握数据挖掘的基本理论和方法；
2、实践教学：通过实验、项目实战、课程设计等环节，提高学生的动手能力和实际操作能力；
3、指导教学：由经验丰富的教师进行一对一或小组指导，帮助学生解决学习中遇到的问题；
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4、学术交流：邀请相关领域的专家学者进行讲座，拓宽学生的学术视野。
考核方式
1、平时成绩：课堂表现、作业完成情况、实验报告等；
2、期中考试：考察学生对数据挖掘基本理论和方法的理解程度；
3、期末考试：考察学生对课程内容的综合运用能力；
4、课程设计：要求学生运用数据挖掘技术解决实际问题，提交设计报告和演示；
5、研究生论文：要求学生在导师的指导下，完成一篇具有创新性和实用价值的研究论文。
教学资源
1、教材与参考书籍：
- 《数据挖掘：实用机器学习技术》
- 《数据挖掘：概念与技术》
- 《Python数据分析》
- 《R语言实战》
2、在线课程与资源：
- Coursera、edX等在线教育平台
- GitHub、Stack Overflow等编程社区
- Jupyter Notebook、R Markdown等数据分析工具
3、学术期刊与会议：
- 《数据挖掘》
- 《计算机学报》
- KDD、ICDM、SDM等国际会议
通过本课程的学习，学生将能够系统地掌握数据挖掘的理论知识、实践技能和创新能力，为今后的学术研究和职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
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