一、课程简介
《数据挖掘》课程以数据分析与挖掘中常用的方法和模型为载体，内容涵盖数据的表示、存储、预处理和分析挖掘的全过程。课程的主要内容为数据分析与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据仓库和OLAP技术、回归分析、频繁模式挖掘、分类、聚类和离群点分析等。课程通过模型与应用实例讲解，使学生快速掌握数据分析与数据挖掘的基本流程和基本算法，为后续的学习和科研打下坚实的基础。
二、相关研究
| 项目时间 | 项目类型 | 项目名称 | 项目级别 |
| 2024.10-2025.12 | 天津大学人工智能赋能研究生教育课程建设项目 | 数据分析与数据挖掘 | 校级 |
| 2024.08-2025.12 | 天津大学人工智能赋能课程建设专项项目 | 数据挖掘 | 校级 |
| 2024.05-2025.12 | 2024年天津大学创新人才培养项目 | 产教融合视域下的数据分析与数据挖掘课程案例建设 | 校级 |
| 2023.03-2024.02 | 全国高等院校计算机基础教育研究会 计算机基础教育教学研究项目 | 数据分析与数据挖掘课程思政改革研究 | 学会级 |
| 2022.03-2023.02 | 全国高等院校计算机基础教育研究会 计算机基础教育教学研究项目 | 面向学科融合的数据分析与数据挖掘课程建设 | 学会级 |
| 2022.05-2023.04 | 天津大学本科教育教学改革研究项目-教改项目 | 面向创新人才培养模式的《数据分析与数据挖掘》课程教学改革与实践 | 校级 |
| 2021.08-2022.07 | 天津大学2021年本科教育教学改革研究项目-人才培养综合改革专项 | 跨学科数据分析与数据挖掘课程建设 | 校级 |
| 2021.07-2022.12 | 2021年天津大学研究生创新人才培养项目 | 《数据分析与数据挖掘》课程思政建设 | 校级 |
| 2021.06-2022.05 | 天津大学第三批课程思政教改项目 | 数据分析与数据挖掘 | 校级 |
| 2018 | 2018年“研究生”精品在线课程 | 《数据挖掘》 | 校级 |
| 2017.05-2018.12 | 2017年天津大学研究生创新人才培养项目 | 面向非计算机专业的《数据分析与数据挖掘》教材建设 | 校级 |
| 2016.05-2019.05 | 2016年全国工程硕士专业学位研究生教育在线课程重大建设项目 | 数据挖掘 | 国家级 |
| 2016.03-2017.02 | 全国工程专业学位研究生教育2016-2017年度自选研究课题（教改项目） | 《数据分析与数据挖掘》教材的建设 | 国家级 |
| 2015.05-2017.05 | 2015年天津大学研究生创新人才培养 | 《数据挖掘》课程教学实践与探索 | 校级 |
三、教学成果
四、资源下载