数据挖掘课程大纲怎么写，数据挖掘课程大纲，深入浅出掌握大数据分析与处理艺术

本文目录导读：

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1. 课程概述
2. 教学方法与考核方式
3. 课程安排
4. 教材与参考书目

课程概述

数据挖掘课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，提高学生在大数据分析与处理方面的实践能力，通过本课程的学习，学生将能够熟练运用数据挖掘工具，解决实际问题，为我国大数据产业的发展贡献力量。

1、数据挖掘基础理论

（1）数据挖掘的定义、发展历程及发展趋势

（2）数据挖掘的基本概念与术语

（3）数据挖掘的主要应用领域

2、数据预处理

（1）数据清洗、数据集成、数据转换与数据规约

（2）数据质量评估与数据质量提升方法

（3）数据挖掘项目实施流程

3、数据挖掘方法与技术

（1）关联规则挖掘

（2）分类与预测

（3）聚类分析

（4）异常检测与欺诈检测

（5）社会网络分析

（6）文本挖掘

4、数据挖掘工具与平台

（1）数据挖掘常用工具介绍

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（2）数据挖掘平台搭建与使用

（3）数据挖掘项目实战

5、数据挖掘项目实战

（1）项目需求分析

（2）数据收集与预处理

（3）数据挖掘模型构建与优化

（4）模型评估与结果分析

（5）项目总结与经验分享

6、数据挖掘在特定领域的应用

（1）金融领域：风险评估、欺诈检测、信用评分等

（2）电子商务领域：客户细分、推荐系统、广告投放等

（3）医疗领域：疾病预测、药物研发、健康管理等

（4）社交网络领域：用户行为分析、社区发现等

教学方法与考核方式

1、教学方法

（1）讲授法：系统讲解数据挖掘理论知识

（2）案例分析法：通过实际案例讲解数据挖掘方法与技巧

（3）实验法：引导学生进行数据挖掘项目实战

（4）讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高课堂氛围

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2、考核方式

（1）平时成绩：课堂表现、作业完成情况等

（2）实验报告：数据挖掘项目实战报告

（3）期末考试：笔试与机试相结合，考察学生对数据挖掘理论、方法与实践的掌握程度

课程安排

1、课程总学时：64学时

2、理论课：32学时，实践课：32学时

3、课堂讲授：每周2学时，实践课：每周2学时

教材与参考书目

1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（第四版），Michael J. A. Aronis，刘知远等译，机械工业出版社

2、参考书目：

（1）《数据挖掘：实用机器学习技术》，刘知远等译，电子工业出版社

（2）《数据挖掘技术与应用》，张华平，清华大学出版社

（3）《数据挖掘与机器学习》，刘铁岩，人民邮电出版社

通过本课程的学习，学生将具备以下能力：

1、掌握数据挖掘的基本理论、方法与技术

2、熟练运用数据挖掘工具，解决实际问题

3、具备独立进行数据挖掘项目的能力

4、具有在大数据分析与处理领域进一步发展的潜力

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