本资料为西南科技大学数据挖掘技术课程设计相关材料，包含项目需求分析、算法实现及实验报告等文档，适用于学生学习与实践。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术已成为当前研究与应用的重要领域之一。其核心目标是从海量的数据集中提取出有价值的信息和知识，这些知识可以是以前未知且具有潜在商业价值或能为决策提供支持的内容。西南科技大学作为一所综合性大学，紧跟时代步伐，开设了数据挖掘课程设计，旨在培养学生的实践能力，并通过实际项目使他们掌握并应用数据挖掘的理论与方法。
在这份课程设计中，学生面临的任务是在能源厂工业生产指标预测的应用场景下进行学习和研究。由于能源生产的复杂性涉及众多变量如产量、质量、能耗及排放量等，通过对这些因素的精准预测能够帮助优化工厂流程，提高资源利用率并减少环境污染，从而增强竞争力。学生们通过编写“能源厂工业生产指标预测.py”脚本，并可能使用了机器学习算法（例如时间序列分析、回归分析和聚类分析）来处理历史数据建立模型。
此外，“数据挖掘——预测.xlsx”是一个电子表格文件，在课程设计中用于存储所需的数据集或整理及展示预测结果。这种工具能够方便地进行原始与加工后的数据分析，有助于记录关键信息如模型参数和预测结果，使研究者能更直观理解数据特征并验证模型的准确性。
掌握扎实理论知识的同时也要求具备良好的编程能力和数据分析技能，在实际项目中往往需要使用Python、R或MATLAB等语言及Weka、RapidMiner与KNIME等软件工具进行操作。通过这些手段可以完成从数据清洗到评估等一系列步骤，最终输出有价值的预测结果。
西南科技大学的数据挖掘技术课程设计不仅让学生理解基础概念和方法的应用，还能在实际案例中提升实践能力。这对学生未来从事相关工作以及运用数据科学解决其他领域问题提供了宝贵经验与技能支持。
随着社会经济生活的各个层面开始广泛应用数据挖掘技术（如商业智能、金融分析及医疗健康管理等），其重要价值日益凸显。因此对于希望在未来数据科学研究有所建树的学生而言，西南科技大学提供的这门课程设计无疑是一次难得的实践机会。
5星
