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课程概述
课程名称：数据挖掘
授课对象：计算机科学与技术专业本科生
课时安排：32课时
教学目标：
1、理解数据挖掘的基本概念、方法和应用领域。
2、掌握数据挖掘的主要技术，包括数据预处理、特征选择、模型构建、评估与优化。
3、培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
4、提高学生的创新意识和团队协作能力。
1、课程导入（2课时）
- 数据挖掘的起源与发展
- 数据挖掘在各个领域的应用案例
- 数据挖掘的基本流程
2、数据挖掘基础（8课时）
- 数据挖掘的基本概念
- 数据挖掘的分类与特点
- 数据挖掘的基本任务与算法
3、数据预处理（8课时）
- 数据质量评估与清洗
- 数据集成与转换
- 数据规约与压缩
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4、特征选择与工程（8课时）
- 特征选择的基本方法
- 特征选择在数据挖掘中的应用
- 特征工程与特征提取
5、数据挖掘算法（12课时）
- 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、密度聚类等
- 关联规则挖掘与频繁项集挖掘
- 机器学习算法：回归分析、时间序列分析、神经网络等
6、数据挖掘评估与优化（6课时）
- 数据挖掘评估指标与方法
- 模型优化与调整
- 数据挖掘结果的可视化
7、数据挖掘应用案例（4课时）
- 金融领域的数据挖掘应用
- 电子商务领域的数据挖掘应用
- 社交网络领域的数据挖掘应用
8、数据挖掘项目实践（8课时）
- 项目选题与需求分析
- 项目实施与数据挖掘过程
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- 项目成果展示与评价
教学方法
1、讲授法：系统讲解数据挖掘的基本理论、方法和应用。
2、案例分析法：通过分析经典案例，帮助学生理解数据挖掘在实际问题中的应用。
3、讨论法：引导学生参与课堂讨论，提高学生的创新意识和团队协作能力。
4、实践法：通过项目实践，让学生将所学知识应用于实际问题的解决。
5、网络资源法：利用网络资源，拓宽学生的知识面，提高学生的自主学习能力。
教学评价
1、课堂表现：包括出勤、课堂讨论、作业完成情况等。
2、作业与项目：对学生的作业和项目成果进行评价。
3、期末考试：通过笔试形式，考察学生对数据挖掘基本理论、方法和应用的掌握程度。
教学资源
1、教材：《数据挖掘：理论与实践》
2、课程网站：提供教学课件、参考资料、案例库等。
3、网络资源：推荐相关网站、论坛、博客等，供学生拓展知识面。
4、实践平台：提供数据挖掘实验平台，供学生进行项目实践。
教学进度安排
第1-2周：课程导入
第3-10周：数据挖掘基础、数据预处理、特征选择与工程
第11-20周：数据挖掘算法、数据挖掘评估与优化
第21-24周：数据挖掘应用案例、数据挖掘项目实践
第25-32周：复习与总结
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据挖掘的基本理论、方法和应用，为今后从事数据挖掘相关领域的工作打下坚实基础。
标签： #数据挖掘课程教案模板
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