本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据已成为国家战略资源和社会经济发展的核心驱动力，为了培养具备数据分析、挖掘和运用能力的高级专业人才，本课程《数据挖掘概论》应运而生，本课程旨在为学生提供一个全面了解数据挖掘领域的基础知识和实践技能的平台，帮助学生掌握数据挖掘的基本原理、方法和技术，为后续深入学习打下坚实基础。
课程概述
《数据挖掘概论》是一门综合性、实践性较强的课程，主要面向计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学等相关专业的大二、大三学生，课程时长为32学时，分为理论教学和实践教学两部分。
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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，掌握数据挖掘的基本流程；
2、掌握常用数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等；
3、熟悉数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、电信、电子商务等；
4、具备独立进行数据挖掘项目的能力，为后续深入学习打下坚实基础。
1、数据挖掘基本概念与原理
本部分主要介绍数据挖掘的基本概念，如数据挖掘、数据仓库、数据挖掘流程等，以及数据挖掘的基本原理，如特征选择、模型评估、算法选择等。
2、数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本部分主要介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等预处理方法。
3、分类挖掘
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分类挖掘是数据挖掘中最常用的方法之一，本部分主要介绍分类挖掘的基本原理、常用算法（如决策树、支持向量机等）及其在各个领域的应用。
4、聚类挖掘
聚类挖掘是数据挖掘中的一种无监督学习方法，本部分主要介绍聚类挖掘的基本原理、常用算法（如K-means、层次聚类等）及其在各个领域的应用。
5、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种寻找数据间关联关系的方法，本部分主要介绍关联规则挖掘的基本原理、常用算法（如Apriori算法、FP-growth算法等）及其在各个领域的应用。
6、异常检测
异常检测是数据挖掘中的一种寻找数据中异常值的方法，本部分主要介绍异常检测的基本原理、常用算法（如孤立森林、LOF等）及其在各个领域的应用。
7、数据挖掘工具与应用
本部分主要介绍常用的数据挖掘工具，如R、Python、Weka等，以及数据挖掘在各个领域的应用案例。
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教学方法与考核方式
1、教学方法：本课程采用讲授、讨论、案例分析等多种教学方法，注重理论与实践相结合，提高学生的实践能力。
2、考核方式：课程考核包括平时成绩（20%）和期末考试（80%），平时成绩包括课堂表现、作业完成情况等；期末考试包括笔试和实验操作两部分。
课程特色
1、强调理论与实践相结合，注重培养学生的实践能力；
2、引入最新的数据挖掘技术和应用案例，紧跟时代发展；
3、注重培养学生的创新思维和团队协作能力；
4、提供丰富的实践项目，提高学生的实际操作能力。
《数据挖掘概论》课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本原理、方法和技术，培养学生的数据分析、挖掘和运用能力，为学生在大数据时代实现职业发展奠定坚实基础。
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