本文目录导读：
课程背景
随着互联网的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，为将来从事相关领域工作打下坚实基础。
教学目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
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2、掌握常用的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
3、学会使用数据挖掘工具进行实际操作，提高解决实际问题的能力。
4、培养学生的创新意识和团队合作精神。
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程及在我国的应用现状
- 数据挖掘的基本流程与任务
- 数据挖掘的挑战与机遇
2、数据预处理
- 数据质量评估与清洗
- 数据集成与转换
- 数据规约与变换
3、关联规则挖掘
- 关联规则挖掘的基本原理
- 阿普瑞姆算法、FP-growth算法
- 关联规则评估与优化
4、聚类分析
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- 聚类分析的基本原理
- K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法
- 聚类结果评估与优化
5、分类与预测
- 分类与预测的基本原理
- 决策树、支持向量机、神经网络等算法
- 分类与预测模型评估与优化
6、数据挖掘工具与应用
- 数据挖掘工具介绍（如R、Python、Weka等）
- 数据挖掘项目实践
- 案例分析
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论、方法和算法。
2、案例分析法：通过实际案例，引导学生分析问题、解决问题。
3、实践操作法：指导学生使用数据挖掘工具进行实际操作，提高动手能力。
4、小组讨论法：培养学生团队合作精神，激发创新思维。
教学进度安排
1、第一周：数据挖掘概述、数据预处理
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2、第二周：关联规则挖掘
3、第三周：聚类分析
4、第四周：分类与预测
5、第五周：数据挖掘工具与应用
6、第六周：项目实践与案例分析
7、第七周：课程总结与复习
考核方式
1、平时成绩（40%）：包括课堂表现、作业完成情况等。
2、期中考试（30%）：考察学生对数据挖掘基本理论、方法和算法的掌握程度。
3、期末项目实践（30%）：考察学生综合运用数据挖掘知识解决实际问题的能力。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（第3版），作者：王珊、孙茂松
2、网络资源：国内外数据挖掘相关网站、论坛、博客等
3、数据挖掘工具：R、Python、Weka等
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，为今后从事相关领域工作打下坚实基础，培养学生创新意识和团队合作精神，为我国大数据产业的发展贡献力量。
标签： #数据挖掘课程教案模板
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