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数据挖掘是当前信息技术领域的一个重要研究方向，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识，为了更好地掌握数据挖掘技术，提高学生的实际操作能力，本课程设计以探索性数据分析与可视化为主题，通过实际案例分析，让学生深入了解数据挖掘的基本原理和方法。
课程设计题目
1、题目一：基于电商平台的用户购买行为分析
（1）数据来源：某电商平台用户购买数据，包括用户ID、购买商品ID、购买时间、购买金额等。
（2）目标：分析用户购买行为，挖掘用户偏好，为电商平台提供个性化推荐。
（3）方法：数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、可视化展示。
2、题目二：某城市交通流量分析
（1）数据来源：某城市交通流量监测数据，包括路段ID、时间、流量、车速等。
（2）目标：分析城市交通流量变化规律，为城市交通规划提供参考。
（3）方法：时间序列分析、空间数据分析、可视化展示。
3、题目三：某医院患者病情分析
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（1）数据来源：某医院患者病历数据，包括患者ID、诊断、治疗、住院时间等。
（2）目标：分析患者病情变化规律，为医院提供诊疗建议。
（3）方法：分类分析、聚类分析、可视化展示。
课程设计答案
1、题目一：基于电商平台的用户购买行为分析
（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）关联规则挖掘：利用Apriori算法挖掘用户购买商品之间的关联规则，找出用户购买偏好。
（3）聚类分析：采用K-means算法对用户进行聚类，分析不同用户群体的购买特征。
（4）可视化展示：利用Python中的Matplotlib、Seaborn等库，绘制用户购买行为的热力图、散点图等，直观展示用户购买偏好。
2、题目二：某城市交通流量分析
（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
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（2）时间序列分析：利用ARIMA模型对交通流量进行预测，分析交通流量变化趋势。
（3）空间数据分析：利用地理信息系统（GIS）分析交通流量在空间上的分布规律。
（4）可视化展示：利用Python中的Bokeh、Plotly等库，绘制交通流量变化趋势图、空间分布图等，直观展示交通流量变化规律。
3、题目三：某医院患者病情分析
（1）数据预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，确保数据质量。
（2）分类分析：利用决策树、随机森林等算法对患者病情进行分类，找出影响患者病情的关键因素。
（3）聚类分析：采用K-means算法对患者的病情进行聚类，分析不同病情群体的特征。
（4）可视化展示：利用Python中的Matplotlib、Seaborn等库，绘制患者病情分布图、关键因素影响图等，直观展示患者病情变化规律。
本课程设计通过实际案例分析，让学生掌握了探索性数据分析与可视化的基本方法，提高了学生的数据挖掘实践能力，在实际应用中，数据挖掘技术可以帮助企业、政府等机构更好地了解业务状况，提高决策水平，随着数据挖掘技术的不断发展，其在各个领域的应用前景将更加广阔。
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