数据挖掘技术概览与Python实践：实战课程大纲

《数据挖掘技术与应用》课程设计大纲旨在培养学生对数据挖掘的深入理解和实际应用能力。作为一门专业核心课程，它融合了机器学习、模式识别、数据库等多个学科的知识，让学生能够掌握数据采集、集成、预处理等关键技术，理解多维数据分析和不同模型（如决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网和神经网络）的原理、算法步骤及应用场景。 课程的主要目标是使学生理解数据挖掘的背景、技术和方法，掌握数据挖掘的过程，包括数据的预处理、特征选择、模型构建和评估。学生不仅会学习如何利用Python这样的工具进行数据挖掘工作，还能够将所学应用于实际场景，如股票数据分析，以提取有价值的信息并提升数据分析效率。 课程内容分为五个部分： 1. 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的历史发展、功能和价值，以及其在各个领域的应用，如金融、医疗和市场营销等。学生需要理解数据挖掘的基本流程。 2. Pandas入门：通过Pandas的学习，学生将熟悉数据处理的基本操作，能在简单案例中进行初步的数据挖掘分析。 3. 数据挖掘与机器学习：讲解机器学习在数据挖掘中的核心作用，涵盖基本模型、模型选择和评估，以及支持向量机和过拟合问题的理解和解决。 4. 分类分析方法与应用：涉及数据挖掘中的分类问题，如朴素贝叶斯、空间向量模型和KNN算法，以及多类问题的处理，目标是培养学生的分类分析能力和操作技巧。 5. 无监督学习算法：聚焦于聚类问题，包括扁平聚类、K-means算法、层次聚类方法以及降维技术，帮助学生掌握非监督学习的实践应用。 通过这门课程，学生应能形成全面的数据挖掘技能集，不仅能理论联系实际，还能在不同领域中灵活运用数据挖掘技术来解决实际问题，从而提升数据的价值和分析效率。