本文目录导读：
课程概述
数据挖掘研究生课程旨在培养具备扎实的数据挖掘理论基础和实际应用能力的高级专业人才，本课程将系统介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，通过理论与实践相结合的方式，使学生能够掌握数据挖掘的核心技能，为后续的科研工作或职业发展奠定坚实基础。
课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法；
2、掌握数据预处理、特征选择、模型构建、评估与优化等关键技术；
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3、能够运用数据挖掘技术解决实际问题；
4、培养独立思考、创新意识和团队合作能力；
5、为后续的科研工作或职业发展提供理论支持和实践技能。
1、数据挖掘基础
- 数据挖掘的基本概念与任务
- 数据挖掘的应用领域与挑战
- 数据挖掘的基本流程与步骤
2、数据预处理
- 数据清洗与缺失值处理
- 数据集成与转换
- 数据规约与降维
3、特征选择与提取
- 特征选择的基本方法与评价指标
- 特征提取技术及其应用
- 特征选择与提取的优化策略
4、数据挖掘算法
- 分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等
- 聚类算法：K-means、层次聚类、DBSCAN等
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- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等
- 生存分析：Cox比例风险模型、KM法等
5、模型构建与优化
- 模型构建的基本方法与评价指标
- 模型优化与调参策略
- 模型融合与集成学习
6、数据挖掘应用
- 金融风险控制与欺诈检测
- 电子商务推荐系统
- 社交网络分析
- 医疗健康数据分析
- 智能交通系统
7、案例分析与实战
- 案例分析：实际数据挖掘项目案例分析
- 实战演练：数据挖掘项目实战操作与成果展示
教学方法与考核方式
1、教学方法：
- 讲授法：系统讲解数据挖掘相关理论知识；
- 案例分析法：通过案例分析，帮助学生理解理论知识在实际应用中的运用；
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- 实战演练法：通过项目实战，提升学生的数据挖掘实践能力；
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养独立思考能力。
2、考核方式：
- 平时成绩：课堂参与、作业完成情况等（30%）
- 期中考试：理论测试，考察学生对知识点的掌握程度（40%）
- 期末项目：实际数据挖掘项目操作与成果展示（30%）
课程进度安排
1、第一阶段（第1-4周）：数据挖掘基础、数据预处理
2、第二阶段（第5-8周）：特征选择与提取、数据挖掘算法
3、第三阶段（第9-12周）：模型构建与优化、数据挖掘应用
4、第四阶段（第13-16周）：案例分析、实战演练
教材与参考资料
1、《数据挖掘：概念与技术》（第3版）——刘知远、张宇、刘铁岩
2、《数据挖掘：理论与实践》——周志华
3、《数据挖掘：机器学习技术与应用》——刘铁岩
4、《数据挖掘：算法与应用》——刘铁岩
5、相关在线课程与教材
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的核心技能，为未来的科研工作或职业发展打下坚实基础，希望同学们珍惜学习机会，积极参与课程学习，共同开启数据挖掘的深度学习之旅。
标签： #数据挖掘研究生教学课程大纲
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