數(shù)據(jù)挖掘是一門比較難的課程，如果留學(xué)生們?cè)趯W(xué)習(xí)的過(guò)程中遇到難題可以直接點(diǎn)擊藍(lán)字咨詢海馬課堂的課程輔導(dǎo)老師哦！

一、數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取知識(shí)或識(shí)別有用模式的過(guò)程，是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的關(guān)鍵步驟，運(yùn)用智能方法提取數(shù)據(jù)模式。“從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)(KDD)” 常作為其同義詞，還有如數(shù)據(jù)知識(shí)挖掘等類似術(shù)語(yǔ)。雖然能應(yīng)用在眾多需處理大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，但在商業(yè)和新聞界更受青睞。自 1989 年 Gregory Piatetsky - Shapiro 創(chuàng)造 “數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)” 一詞后，知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘常交替使用。

二、數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)

(一)助力企業(yè)決策

企業(yè)通過(guò)分析數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，能做出更優(yōu)決策。分析客戶數(shù)據(jù)可確定目標(biāo)市場(chǎng)，進(jìn)而制定有效的營(yíng)銷策略，還能通過(guò)創(chuàng)建針對(duì)性廣告和個(gè)性化產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)提升營(yíng)銷效果。

(二)防范欺詐與留住客戶

可以識(shí)別金融交易中的欺詐活動(dòng)，保障交易安全。同時(shí)能找出可能流失的客戶，并制定策略留住他們。

(三)獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

企業(yè)通過(guò)發(fā)現(xiàn)新機(jī)遇和最新趨勢(shì)，在市場(chǎng)中贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

三、數(shù)據(jù)挖掘的步驟

(一)數(shù)據(jù)選擇

這是 KDD 流程的起始點(diǎn)，主要任務(wù)是識(shí)別數(shù)據(jù)源并選擇要分析的數(shù)據(jù)。明確數(shù)據(jù)來(lái)源是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。

(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

從不同來(lái)源收集的數(shù)據(jù)往往存在錯(cuò)誤，此步驟負(fù)責(zé)清理數(shù)據(jù)并做好分析準(zhǔn)備。比如去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)格式等。

(三)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)清理后需進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使其適合數(shù)據(jù)挖掘算法。例如將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理等。

(四)數(shù)據(jù)挖掘

應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系，選擇適合數(shù)據(jù)的算法和模型。如聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等算法。

(五)模式評(píng)估

在數(shù)據(jù)挖掘后，評(píng)估數(shù)據(jù)模式和關(guān)系的有用性。通過(guò)模式檢查確定其是否有助于預(yù)測(cè)或決策，對(duì)不符合要求的模式進(jìn)行篩選或重新挖掘。

對(duì)于在維多利亞大學(xué)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘課程的留學(xué)生來(lái)說(shuō)，掌握數(shù)據(jù)挖掘的概念、優(yōu)勢(shì)和步驟是學(xué)好課程的基礎(chǔ)，在未來(lái)的學(xué)習(xí)和實(shí)踐中，這些知識(shí)將發(fā)揮重要作用，助力他們?cè)跀?shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域深入探索并取得成果。無(wú)論是在商業(yè)分析還是其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理工作中，都能運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題。

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