本文目录导读：
课程背景
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为企业、政府和学术界关注的焦点，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，融合了统计学、计算机科学、人工智能等领域知识，旨在从海量数据中提取有价值的信息和知识，为了培养具备数据挖掘能力的专业人才，本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、技术方法和应用场景。
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课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握数据挖掘的常用算法和工具；
3、具备分析实际问题的能力，并能运用数据挖掘技术解决实际问题；
4、培养团队合作精神，提高沟通协作能力。
1、数据挖掘概述
（1）数据挖掘的定义、发展历程和现状；
（2）数据挖掘的应用领域；
（3）数据挖掘的基本流程。
2、数据预处理
（1）数据清洗：数据缺失、异常值处理；
（2）数据集成：数据合并、数据转换；
（3）数据规约：数据压缩、数据简化。
3、特征工程
（1）特征提取：特征选择、特征变换；
（2）特征选择方法：单变量特征选择、多变量特征选择；
（3）特征变换方法：离散化、标准化。
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4、数据挖掘算法
（1）分类算法：决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等；
（2）聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等；
（3）关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等；
（4）异常检测：孤立森林、LOF算法等。
5、数据挖掘应用
（1）金融领域：信用评分、欺诈检测、风险控制等；
（2）医疗领域：疾病预测、药物研发、患者管理等；
（3）电商领域：推荐系统、用户画像、精准营销等；
（4）物联网领域：智能设备、环境监测、设备故障预测等。
6、工具与平台
（1）Python数据挖掘库：Pandas、NumPy、Scikit-learn等；
（2）R语言数据挖掘包：caret、randomForest、ggplot2等；
（3）Hadoop大数据平台：HDFS、MapReduce、Hive等。
教学方法与考核方式
1、教学方法：采用理论教学与实践操作相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力。
2、考核方式：平时成绩（30%）、期中考试（30%）、期末考试（40%），平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等；期中考试和期末考试以闭卷形式进行，主要考察学生对数据挖掘基本概念、原理和方法的理解程度。
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课程安排
1、第一周：数据挖掘概述、数据预处理；
2、第二周：特征工程；
3、第三周：数据挖掘算法（一）：分类算法；
4、第四周：数据挖掘算法（二）：聚类算法；
5、第五周：数据挖掘算法（三）：关联规则挖掘、异常检测；
6、第六周：数据挖掘应用；
7、第七周：工具与平台；
8、第八周：综合案例分析；
9、第九周：课程总结与复习；
10、第十周：期中考试；
11、第十一周：数据挖掘算法（四）：金融、医疗、电商、物联网领域应用；
12、第十二周：课程总结与复习；
13、第十三周：期末考试。
通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的核心技能，为今后的职业发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘 教案
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