数据挖掘技术_数据挖掘技术与应用课程设计任务书

【课程设计任务书】数据挖掘技术与应用

一、课程概览

我们即将展开的数据挖掘技术与应用课程，是一门集结了专业必修课与集中性实践环节的综合课程。此课程的重要性不言而喻，它要求学生掌握数据挖掘的核心技能，并能在实际项目中应用这些知识。课程名称明确指向其主题——数据挖掘技术与应用，而学分的设置则根据各高校的实际情况有所不同，但都在极力确保学生获得充分的学习机会。先决条件包括Python编程、统计学以及数据库原理等课程，这些都是为了让学生更好地融入这门课程的学习。

二、设计目标

1. 知识目标：我们希望学生不仅能够理解数据挖掘的核心理念，而且能够深入掌握其核心技术。从数据预处理、特征工程到建模和评估，每一步都是数据挖掘流程中不可或缺的部分。课程还将深入介绍分类、聚类以及关联规则等典型算法，如K-means聚类、决策树以及Apriori算法等。

2. 能力目标：除了理论知识，我们更重视学生的实践能力。学生应能够熟练运用Python或R完成数据清洗、可视化以及模型构建。并且，我们期望学生能够独立完成从需求分析到结果展示的全流程项目，将所学知识应用到实际中。

三、任务内容

任务分为基础任务和进阶任务两部分。基础任务是每个学生都需要完成的，包括数据预处理、特征工程和模型构建等。进阶任务则是为那些希望进一步深化学习的学生准备的，包括应用场景的扩展、性能优化等。

四、技术要求

本课程要求学生掌握Python编程语言，熟练使用Pandas和Scikit-learn等库。学生还需要使用Weka或Orange等工具。任务完成后，学生需要提交可运行的代码和数据集，以及包含需求分析、方法对比和结果可视化的课程设计报告。

五、评价标准

学生的成绩将基于技术实现、报告质量、创新性和答辩表现四个模块进行综合评价。其中，技术实现和报告质量占据较大比重，分别考察学生的技术能力和文字表达能力。创新性模块则鼓励学生尝试新的方法或场景，而答辩表现则考察学生的沟通和应变能力。

六、案例参考

为了让学生更好地理解和应用所学知识，我们提供了一些参考案例。包括金融领域的客户分群与精准营销、图像识别中的手写数字分类（使用MNIST数据集），以及零售分析中的购物篮关联规则挖掘等。

数据挖掘技术与应用课程是一门综合性强、实践性高的课程。我们期待学生在课程中不仅能学到知识，更能将知识应用到实际项目中，提高自己的实践能力。如果你有任何具体的需求或疑问，欢迎随时向我们提出。