本文目录导读：
任务背景
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术作为一门新兴的交叉学科，在各个领域得到了广泛应用，为提高学生的实践能力，培养具有创新精神和实际操作技能的数据挖掘人才，特制定本课程设计任务书。
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任务目标
1、熟悉数据挖掘的基本概念、方法和应用领域。
2、掌握数据挖掘常用工具和算法。
3、培养学生独立完成数据挖掘项目的能力。
4、增强学生团队合作和沟通能力。
1、项目选题
（1）根据个人兴趣和实际需求，选择一个具有代表性的数据挖掘项目。
（2）项目应具有以下特点：
① 具有实际应用价值；
② 数据来源丰富，易于获取；
③ 项目难度适中，适合课程设计。
2、数据预处理
（1）数据收集：从公开数据源或特定领域获取所需数据。
（2）数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等。
（3）数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式。
3、数据挖掘
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（1）选择合适的挖掘算法：根据项目需求，选择合适的挖掘算法，如关联规则挖掘、分类、聚类等。
（2）模型构建：使用所选算法对数据进行挖掘，构建模型。
（3）模型评估：对模型进行评估，如准确率、召回率、F1值等。
4、结果分析与可视化
（1）分析挖掘结果，提取有价值的信息。
（2）使用可视化工具展示挖掘结果，提高结果的可读性。
5、项目总结
（1）总结项目实施过程中的经验和教训。
（2）撰写项目报告，包括项目背景、数据预处理、数据挖掘、结果分析与可视化等内容。
任务要求
1、项目报告应结构完整，逻辑清晰，语言表达准确。
2、项目报告应包括以下内容：
（1）项目背景及意义；
（2）数据预处理过程；
（3）数据挖掘过程及结果；
（4）结果分析与可视化；
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（5）项目总结。
3、项目报告字数不少于3000字。
4、项目实施过程中，注意团队合作，提高沟通能力。
评分标准
1、项目选题（10分）：选题具有实际应用价值，数据来源丰富，难度适中。
2、数据预处理（20分）：数据清洗、转换过程规范，结果准确。
3、数据挖掘（30分）：选择合适的挖掘算法，模型构建合理，模型评估结果良好。
4、结果分析与可视化（20分）：分析结果具有深度，可视化效果良好。
5、项目报告（20分）：结构完整，逻辑清晰，语言表达准确，字数符合要求。
注意事项
1、项目实施过程中，注意遵守学术规范，严禁抄袭。
2、项目报告需在规定时间内提交。
3、项目实施过程中，如有问题，及时与指导老师沟通。
通过本课程设计任务，希望学生能够掌握数据挖掘技术与应用的基本方法，提高实践能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘技术与应用课程设计任务书
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