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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，为了帮助学生们更好地掌握数据挖掘的基本原理和实际操作，以下列举了若干数据挖掘课程设计题目，旨在通过理论与实践的结合，提升学生的实战能力。
数据预处理与清洗
1、题目：某电商平台用户购买行为数据预处理与分析
描述：收集某电商平台用户购买行为数据，进行数据清洗、整合，提取有价值的信息，并分析用户购买偏好。
2、题目：社交媒体文本数据清洗与情感分析
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描述：收集社交媒体平台上的文本数据，进行数据清洗、去噪，提取用户情感倾向，并分析热点话题。
关联规则挖掘
1、题目：超市购物篮分析
描述：收集超市购物篮数据，运用关联规则挖掘技术，找出商品之间的关联关系，为商家提供精准的促销策略。
2、题目：医疗诊断数据关联规则挖掘
描述：收集医疗诊断数据，运用关联规则挖掘技术，找出疾病之间的关联关系，为医生提供诊断参考。
聚类分析
1、题目：客户细分
描述：收集某企业客户数据，运用聚类分析技术，将客户分为不同的细分市场，为营销策略提供依据。
2、题目：城市空气质量聚类分析
描述：收集城市空气质量数据，运用聚类分析技术，找出空气质量相似的城市，为环保部门提供治理策略。
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分类与预测
1、题目：股票市场预测
描述：收集股票市场数据，运用分类与预测技术，预测股票价格走势，为投资者提供决策参考。
2、题目：信用评分模型构建
描述：收集银行信用数据，运用分类与预测技术，构建信用评分模型，为银行审批贷款提供依据。
时间序列分析
1、题目：电力负荷预测
描述：收集电力负荷数据，运用时间序列分析技术，预测未来电力负荷，为电力部门提供调度策略。
2、题目：商品销售预测
描述：收集商品销售数据，运用时间序列分析技术，预测未来商品销售趋势，为商家提供库存管理策略。
异常检测
1、题目：网络入侵检测
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描述：收集网络数据，运用异常检测技术，识别网络入侵行为，为网络安全提供保障。
2、题目：信用卡欺诈检测
描述：收集信用卡交易数据，运用异常检测技术，识别信用卡欺诈行为，为银行降低风险。
可视化与报告
1、题目：用户行为可视化分析
描述：收集用户行为数据，运用可视化技术，展示用户行为趋势，为产品优化提供依据。
2、题目：企业运营数据报告
描述：收集企业运营数据，运用可视化技术，制作数据报告，为企业决策提供支持。
通过以上数据挖掘课程设计题目的实践，学生们可以掌握数据挖掘的基本原理和方法，提高实际操作能力，为今后从事相关领域的工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘课程设计题目有哪些
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