本文目录导读：
课程概述
数据挖掘项目实战课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，通过实战项目训练，提高学生解决实际问题的能力，本课程以企业级数据挖掘项目为背景，让学生在实践中掌握数据挖掘的全过程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等环节。
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课程目标
1、使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力；
3、提高学生团队协作、沟通和项目管理能力；
4、帮助学生了解数据挖掘在各个领域的应用，为未来职业发展奠定基础。
1、数据挖掘基本理论
（1）数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标、任务和方法；
（2）数据挖掘流程：讲解数据挖掘的各个环节，包括数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等；
（3）数据挖掘方法：介绍常见的分类、聚类、关联规则、异常检测等方法及其应用场景。
2、数据预处理
（1）数据清洗：讲解缺失值处理、异常值处理、重复值处理等方法；
（2）数据集成：介绍数据合并、数据转换等方法；
（3）数据规约：讲解数据采样、特征选择等方法。
3、特征工程
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（1）特征提取：介绍统计特征、文本特征、图像特征等方法；
（2）特征选择：讲解单变量特征选择、多变量特征选择等方法；
（3）特征变换：介绍特征归一化、特征编码等方法。
4、模型选择与评估
（1）分类模型：介绍决策树、支持向量机、神经网络等分类模型；
（2）聚类模型：讲解K-means、层次聚类等聚类模型；
（3）关联规则挖掘：介绍Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法；
（4）模型评估：讲解准确率、召回率、F1值等评价指标。
5、数据挖掘实战项目
（1）项目背景介绍：讲解项目背景、目标、数据来源等；
（2）项目实施过程：讲解数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等环节；
（3）项目结果分析：分析项目结果，总结经验教训。
课程教学方法
1、讲授法：讲解数据挖掘的基本理论、方法和技能；
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2、案例分析法：通过分析经典数据挖掘案例，帮助学生理解数据挖掘在实际应用中的价值；
3、实战演练：组织学生进行数据挖掘实战项目，提高学生的实践能力；
4、互动讨论：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的团队协作和沟通能力。
课程考核方式
1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
2、实战项目：根据学生完成的数据挖掘实战项目进行评分；
3、期末考试：以笔试形式考察学生对数据挖掘基本理论、方法和技能的掌握程度。
课程教材与参考书目
1、教材：《数据挖掘：概念与技术》（韩家炜、周志华、李航著）
2、参考书目：
（1）《数据挖掘实战》（Peter Harrington著）
（2）《数据挖掘：原理与技术》（Witten、Frank、Hall著）
（3）《数据挖掘：概念、方法与应用》（吴建平、张天宇著）
通过本课程的学习，学生将具备一定的数据挖掘实战能力，为未来在数据挖掘领域的发展奠定坚实基础。
标签： #数据挖掘项目实战课程标准
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