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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各行各业的应用日益广泛，为了培养具备数据挖掘能力的专业人才，数据挖掘课程设计成为了教学中的重要环节，以下将根据数据挖掘课程设计的特点，精选一些具有创新性和实践性的题目，旨在帮助学生在实践中掌握数据挖掘的基本原理和方法。
数据预处理与清洗
1、题目：基于机器学习的数据预处理与清洗方法研究
描述：针对某企业销售数据，运用数据预处理与清洗技术，对数据进行标准化、缺失值处理、异常值检测等操作，提高数据质量，为后续分析奠定基础。
2、题目：基于Python的数据清洗与整合实践
描述：利用Python编程语言，实现数据清洗、整合、转换等功能，提高数据处理效率，为数据挖掘提供高质量的数据源。
特征工程与选择
1、题目：基于主成分分析的特征降维与选择
描述：针对某金融风控数据，运用主成分分析（PCA）方法进行特征降维，筛选出对模型影响较大的特征，提高模型预测效果。
2、题目：基于决策树的特征重要性评估与选择
描述：利用决策树算法，分析各特征对模型的影响程度，筛选出对预测结果贡献较大的特征，提高模型性能。
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分类与预测
1、题目：基于支持向量机（SVM）的信用评分模型构建
描述：针对某银行信用评分数据，运用支持向量机（SVM）算法，构建信用评分模型，预测客户信用风险等级。
2、题目：基于深度学习的图像分类实践
描述：利用深度学习技术，针对某图像数据集，实现图像分类任务，提高分类准确率。
聚类与关联规则挖掘
1、题目：基于K-means算法的顾客细分实践
描述：针对某电商平台的用户数据，运用K-means聚类算法，将用户分为不同的群体，为精准营销提供依据。
2、题目：基于Apriori算法的商品关联规则挖掘
描述：针对某超市的销售数据，运用Apriori算法，挖掘商品之间的关联规则，为商品推荐提供支持。
异常检测与欺诈识别
1、题目：基于孤立森林算法的异常检测实践
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描述：针对某金融机构的交易数据，运用孤立森林（Isolation Forest）算法，检测异常交易，防范欺诈风险。
2、题目：基于贝叶斯网络的欺诈识别模型构建
描述：针对某保险公司理赔数据，运用贝叶斯网络算法，构建欺诈识别模型，提高欺诈检测的准确性。
时间序列分析与预测
1、题目：基于LSTM的股票价格预测实践
描述：利用长短期记忆网络（LSTM）算法，针对某股票价格数据，实现股票价格预测，为投资决策提供参考。
2、题目：基于ARIMA模型的电力负荷预测实践
描述：针对某地区的电力负荷数据，运用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）进行预测，为电力系统调度提供支持。
通过以上精选的数据挖掘课程设计题目，学生可以在实践中掌握数据挖掘的基本原理和方法，提高解决实际问题的能力，这些题目涵盖了数据预处理、特征工程、分类与预测、聚类与关联规则挖掘、异常检测与欺诈识别、时间序列分析与预测等多个方面，有助于培养学生的综合素养。
标签： #数据挖掘课程设计题目有哪些
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