本文目录导读：
课程概述
数据挖掘概论作为一门综合性、实践性较强的课程，旨在培养学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用，提高学生在实际工作中处理数据、挖掘知识的能力，本课程涵盖了数据挖掘的各个阶段，从数据预处理、数据挖掘技术到数据可视化与分析，为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系。
1、数据挖掘基本概念
本部分主要介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域以及数据挖掘在各个领域的价值，通过学习，学生将了解数据挖掘的基本概念，掌握数据挖掘的发展趋势。
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2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，本部分将详细介绍这些预处理方法，并分析它们在数据挖掘中的应用。
3、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，通过发现数据项之间的关联关系，揭示数据中的潜在知识，本部分将介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，并分析其在实际应用中的优势。
4、聚类分析
聚类分析是数据挖掘中的另一个重要分支，通过对数据进行分类，揭示数据中的内在结构，本部分将介绍K-means算法、层次聚类算法等聚类分析方法，并分析它们在数据挖掘中的应用。
5、分类与预测
分类与预测是数据挖掘中的核心任务，通过对已知数据的分类和预测，为实际应用提供决策支持，本部分将介绍决策树、支持向量机、神经网络等分类与预测方法，并分析它们在数据挖掘中的应用。
6、数据可视化与分析
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数据可视化与分析是数据挖掘过程中的关键环节，通过对数据的可视化展示，揭示数据中的潜在规律，本部分将介绍数据可视化工具和方法，以及数据挖掘中的分析技巧。
7、数据挖掘应用案例
本部分将通过实际案例，展示数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电商等，使学生了解数据挖掘在实际工作中的应用价值。
教学目标
1、掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用。
2、具备数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等数据挖掘技能。
3、熟练运用数据可视化与分析工具，对数据进行挖掘和分析。
4、具备数据挖掘在实际工作中的应用能力。
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本概念、方法和应用。
2、案例分析法：通过实际案例，使学生了解数据挖掘在各个领域的应用。
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3、实践操作法：引导学生动手实践，提高数据挖掘技能。
4、讨论法：组织学生讨论数据挖掘中的热点问题，激发学生的创新思维。
考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
2、期末考试：考核学生对数据挖掘基本概念、方法和应用的理解程度。
3、实践报告：要求学生完成一个数据挖掘项目，并撰写实践报告。
数据挖掘概论课程旨在为学生提供一个全面、系统的数据挖掘知识体系，培养学生的数据挖掘技能，提高学生在实际工作中处理数据、挖掘知识的能力，通过本课程的学习，学生将为开启数据科学之旅奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘概论课程简介范文
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