一、课程概述
数据挖掘作为一门跨学科的技术，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识，本课程旨在培养学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和应用技巧，使其能够运用数据挖掘技术解决实际问题，课程内容涵盖了数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等多个方面。
二、课程目标
1、理解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2、掌握数据挖掘常用的算法和模型。
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3、能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
4、培养学生具备数据挖掘项目的设计、实施和评估能力。
三、课程内容
模块一：数据挖掘基础
1、数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义、发展历程和主要应用领域
- 数据挖掘的基本流程和常用工具
2、数据预处理
- 数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约
- 数据质量评估和提升
3、特征选择与提取
- 特征选择方法：过滤法、包裹法、嵌入式法
- 特征提取技术：主成分分析、因子分析、非负矩阵分解
模块二：数据挖掘算法
1、聚类分析
- 聚类算法：K-Means、层次聚类、DBSCAN、密度聚类
- 聚类算法的评价指标
2、分类算法
- 分类算法：决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻
- 分类算法的性能评估和调优
3、关联规则挖掘
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- 关联规则挖掘算法：Apriori算法、FP-Growth算法
- 关联规则挖掘的应用实例
4、异常检测
- 异常检测算法：孤立森林、One-Class SVM、Isolation Forest
- 异常检测在网络安全、欺诈检测等领域的应用
模块三：数据挖掘应用
1、数据挖掘在金融领域的应用
- 风险评估、信用评分、市场分析
- 金融产品推荐、客户关系管理
2、数据挖掘在电子商务领域的应用
- 用户行为分析、商品推荐、个性化营销
- 供应链优化、库存管理
3、数据挖掘在医疗领域的应用
- 疾病预测、药物研发、临床决策支持
- 医疗资源优化、患者管理
4、数据挖掘在社交网络领域的应用
- 社交网络分析、社区发现、推荐系统
- 情感分析、网络舆情监控
四、教学方法与考核
1、教学方法
- 讲授法：系统讲解数据挖掘的理论知识
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- 案例分析法：结合实际案例讲解数据挖掘的应用
- 实践操作：引导学生进行数据挖掘项目实践
- 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高思维能力和表达能力
2、考核方式
- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、实验报告等
- 期末考试：理论知识和实践操作相结合的考试
- 项目实践：完成一个数据挖掘项目，并进行展示和答辩
五、课程资源
1、教材与参考书
- 《数据挖掘：概念与技术》
- 《数据挖掘：实用机器学习技术》
- 《数据挖掘：模式发现与知识学习》
2、在线资源
- 国家精品课程资源
- 数据挖掘相关论坛和博客
- 数据挖掘竞赛和挑战赛
六、课程展望
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术的重要性日益凸显，本课程旨在培养学生具备扎实的数据挖掘理论基础和实践能力，为他们在未来的职业生涯中应对数据挖掘相关挑战打下坚实基础，课程内容将不断更新，以适应数据挖掘领域的最新发展。
标签： #数据挖掘课程大纲
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