本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为众多行业关注的焦点，数据挖掘课程旨在培养学生具备数据挖掘的基本理论、方法和技能，提高学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，本文将深入解析数据挖掘课程的内容与目标，为广大学习者提供有益的参考。
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1、数据挖掘基本理论
（1）数据挖掘概念：介绍数据挖掘的定义、发展历程及在我国的应用现状。
（2）数据挖掘任务：阐述数据挖掘的主要任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
（3）数据挖掘方法：讲解常用的数据挖掘方法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
2、数据预处理
（1）数据清洗：介绍数据清洗的基本方法，如缺失值处理、异常值处理等。
（2）数据集成：讲解数据集成的基本方法，如数据合并、数据转换等。
（3）数据变换：阐述数据变换的基本方法，如数据归一化、数据标准化等。
3、数据挖掘算法
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（1）分类算法：介绍常用的分类算法，如K近邻算法、决策树、支持向量机等。
（2）聚类算法：讲解常用的聚类算法，如K-means算法、层次聚类等。
（3）关联规则挖掘：阐述关联规则挖掘的基本方法，如Apriori算法、FP-growth算法等。
4、数据挖掘应用
（1）市场分析：介绍数据挖掘在市场分析中的应用，如客户细分、市场细分等。
（2）信用评估：讲解数据挖掘在信用评估中的应用，如信用评分、欺诈检测等。
（3）推荐系统：阐述数据挖掘在推荐系统中的应用，如协同过滤、基于内容的推荐等。
数据挖掘课程目标
1、理论目标
（1）使学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能。
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（2）提高学生对数据挖掘技术的理解，为后续学习奠定基础。
2、技能目标
（1）培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
（2）提高学生编程能力和数据分析能力。
3、情感目标
（1）激发学生对数据挖掘的兴趣，培养其创新精神和实践能力。
（2）培养学生具备团队合作精神和沟通能力。
数据挖掘课程作为一门新兴的交叉学科，在当今社会具有广泛的应用前景，通过学习数据挖掘课程，学生可以掌握数据挖掘的基本理论、方法和技能，提高自身竞争力，本文对数据挖掘课程的内容与目标进行了深入解析，旨在为广大学习者提供有益的参考，在实际学习中，学生应注重理论与实践相结合，不断提高自身能力，为我国数据挖掘事业的发展贡献力量。
标签： #数据挖掘课程的内容和目标
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