數(shù)據(jù)挖掘是一門比較難的課程，如果留學(xué)生們在學(xué)習(xí)的過程中遇到難題可以直接點擊藍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)中提取知識或識別有用模式的過程，是知識發(fā)現(xiàn)過程中的關(guān)鍵步驟，運用智能方法提取數(shù)據(jù)模式。“從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(KDD)” 常作為其同義詞，還有如數(shù)據(jù)知識挖掘等類似術(shù)語。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)庫中的知識發(fā)現(xiàn)” 一詞后，知識發(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

(一)助力企業(yè)決策

企業(yè)通過分析數(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)可確定目標市場，進而制定有效的營銷策略，還能通過創(chuàng)建針對性廣告和個性化產(chǎn)品或服務(wù)來提升營銷效果。

(二)防范欺詐與留住客戶

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

(三)獲取競爭優(yōu)勢

企業(yè)通過發(fā)現(xiàn)新機遇和最新趨勢，在市場中贏得競爭優(yōu)勢。

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，主要任務(wù)是識別數(shù)據(jù)源并選擇要分析的數(shù)據(jù)。明確數(shù)據(jù)來源是后續(xù)工作的基礎(chǔ)。

(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

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

(三)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)清理后需進行轉(zhuǎn)換，使其適合數(shù)據(jù)挖掘算法。例如將數(shù)據(jù)進行標準化、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)來識別數(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)模式評估

在數(shù)據(jù)挖掘后，評估數(shù)據(jù)模式和關(guān)系的有用性。通過模式檢查確定其是否有助于預(yù)測或決策，對不符合要求的模式進行篩選或重新挖掘。

對于在維多利亞大學(xué)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘課程的留學(xué)生來說，掌握數(shù)據(jù)挖掘的概念、優(yōu)勢和步驟是學(xué)好課程的基礎(chǔ)，在未來的學(xué)習(xí)和實踐中，這些知識將發(fā)揮重要作用，助力他們在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域深入探索并取得成果。無論是在商業(yè)分析還是其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理工作中，都能運用所學(xué)知識解決實際問題。

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