数据挖掘课程大纲内容，数据挖掘课程大纲，深度解析数据挖掘技术与应用

本文目录导读：

1. 课程概述
2. 课程目标
3. 教学方法与考核方式
4. 课程安排
5. 参考资料

课程概述

数据挖掘作为一门跨学科的交叉性技术，融合了计算机科学、统计学、数学等多个领域，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。

课程目标

1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；

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2、掌握数据挖掘的常用算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；

3、熟悉数据挖掘工具和平台，如Python、R、Spark等；

4、学会运用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析能力；

5、培养学生的创新思维和团队协作能力。

1、数据挖掘基本概念

（1）数据挖掘的定义与意义

（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

（2）数据集成

（3）数据变换

（4）数据归一化

3、数据挖掘常用算法

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（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、KNN等

4、数据挖掘工具与平台

（1）Python：NumPy、Pandas、Scikit-learn等

（2）R：data.table、dplyr、caret等

（3）Spark：Spark SQL、Spark MLlib等

5、数据挖掘实战案例

（1）电商用户行为分析

（2）金融风险预警

（3）医疗数据分析

（4）智能交通系统优化

教学方法与考核方式

1、教学方法：理论教学与实践教学相结合，采用案例教学、讨论式教学等教学方法，激发学生的学习兴趣，提高学生的实践能力。

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2、考核方式：平时成绩（30%）、期末考试（70%），平时成绩包括课堂表现、作业、实验报告等。

课程安排

1、第一周：数据挖掘基本概念、数据预处理

2、第二周：分类算法、聚类算法

3、第三周：关联规则挖掘、异常检测

4、第四周：数据挖掘工具与平台

5、第五周：数据挖掘实战案例

6、第六周：课程总结、复习

参考资料

1、《数据挖掘：实用机器学习技术》

2、《数据挖掘技术综述》

3、《Python数据挖掘实战》

4、《R数据挖掘》

5、《Spark大数据技术实战》

通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。

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