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2024年7月18日发(作者：)

数据挖掘专业课程

数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的一个分支，它利用各种

数据分析方法和技术，从大规模数据集中提取出有用的信息和模式。

数据挖掘专业课程是培养学生在数据分析和决策支持方面的能力的

重要环节。

在数据挖掘专业课程中，学生将学习各种数据挖掘技术和方法，包

括数据预处理、特征选择、分类与聚类、关联规则挖掘等。通过学

习这些内容，学生将能够理解和应用数据挖掘的基本原理和方法，

进而能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息。

在数据挖掘专业课程中，学生将学习数据预处理的方法。数据预处

理是数据挖掘的关键步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换

和数据规约等。通过学习数据预处理的方法，学生可以将原始数据

转化为适合进行挖掘的形式，为后续的数据分析打下基础。

在数据挖掘专业课程中，学生将学习特征选择的方法。特征选择是

数据挖掘中的一个重要环节，它的目标是从大量的特征中选择出对

数据挖掘任务最有用的特征。通过学习特征选择的方法，学生可以

提高数据挖掘模型的准确性和可解释性。

在数据挖掘专业课程中，学生还将学习分类与聚类的方法。分类是

数据挖掘中的一个常见任务，它的目标是根据已有的标记信息将数

据分为不同的类别。聚类是另一个常见的数据挖掘任务，它的目标

是将数据分为不同的簇。通过学习分类与聚类的方法，学生可以理

解和应用各种分类和聚类算法，从而能够对数据进行有效的分类和

聚类。

在数据挖掘专业课程中，学生将学习关联规则挖掘的方法。关联规

则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，它的目标是发现数据中的频

繁项集和关联规则。通过学习关联规则挖掘的方法，学生可以发现

数据中的潜在关联和规律，为决策支持提供有力的依据。

数据挖掘专业课程是培养学生数据分析和决策支持能力的重要环节。

通过学习数据挖掘专业课程，学生可以掌握各种数据挖掘技术和方

法，提高对大规模数据的分析和利用能力。数据挖掘专业课程的学

习将为学生未来的职业发展打下坚实的基础。

本文标签： 数据数据挖掘学生方法学习

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