本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据分析与挖掘作为一项重要的技术手段，在商业、科研、医疗、金融等多个领域发挥着至关重要的作用，本课程旨在培养学生掌握数据分析与挖掘的基本理论、方法和技术，提升其数据分析和解决实际问题的能力。
课程概述
本课程分为理论教学和实践教学两个部分，理论教学主要包括以下几个方面：
1、数据分析基础：介绍数据分析的基本概念、方法和流程，如数据清洗、数据集成、数据转换等。
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2、数据挖掘技术：讲解数据挖掘的基本原理、算法和应用，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
3、数据可视化：介绍数据可视化技术，如散点图、折线图、柱状图等，帮助学生直观地理解和分析数据。
4、数据仓库与数据挖掘：讲解数据仓库的构建、数据挖掘在数据仓库中的应用，以及数据挖掘在商业智能领域的应用。
实践教学部分主要包括以下几个方面：
1、数据预处理：通过实际案例，让学生掌握数据清洗、数据集成、数据转换等数据预处理方法。
2、数据挖掘算法实践：让学生通过实际案例，掌握关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等数据挖掘算法。
3、数据可视化实践：让学生通过实际案例，掌握数据可视化技术，并运用到实际项目中。
1、数据分析基础
（1）数据清洗：介绍数据清洗的概念、方法和工具，如缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。
（2）数据集成：讲解数据集成的概念、方法和工具，如数据仓库、数据湖等。
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（3）数据转换：介绍数据转换的概念、方法和工具，如数据类型转换、数据格式转换等。
2、数据挖掘技术
（1）关联规则挖掘：讲解关联规则挖掘的基本原理、算法和应用，如Apriori算法、FP-growth算法等。
（2）聚类分析：介绍聚类分析的基本原理、算法和应用，如K-means算法、层次聚类算法等。
（3）分类与预测：讲解分类与预测的基本原理、算法和应用，如决策树、支持向量机等。
3、数据可视化
（1）散点图：介绍散点图的概念、绘制方法和应用。
（2）折线图：讲解折线图的概念、绘制方法和应用。
（3）柱状图：介绍柱状图的概念、绘制方法和应用。
4、数据仓库与数据挖掘
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（1）数据仓库的构建：讲解数据仓库的架构、设计和实现。
（2）数据挖掘在数据仓库中的应用：介绍数据挖掘在数据仓库中的应用场景和案例。
（3）数据挖掘在商业智能领域的应用：讲解数据挖掘在商业智能领域的应用案例和策略。
课程目标
通过本课程的学习，学生应掌握以下能力：
1、理解数据分析与挖掘的基本理论、方法和流程。
2、掌握数据预处理、数据挖掘算法、数据可视化等技术。
3、具备将数据分析与挖掘技术应用于实际问题的能力。
4、培养学生的创新思维和团队协作能力。
本课程旨在为学生提供全面的数据分析与挖掘知识体系，帮助他们成为具备数据分析和解决实际问题的能力的人才。
标签： #数据分析与挖掘课程
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