數(shù)據(jù)挖掘是一門比較難的課程，如果留學生們在學習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老師哦！

一、數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是從大量復雜數(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。雖然能應用在眾多需處理大量數(shù)據(jù)的領域，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。

(二)數(shù)據(jù)預處理

從不同來源收集的數(shù)據(jù)往往存在錯誤，此步驟負責清理數(shù)據(jù)并做好分析準備。比如去除重復數(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學習數(shù)據(jù)挖掘課程的留學生來說，掌握數(shù)據(jù)挖掘的概念、優(yōu)勢和步驟是學好課程的基礎，在未來的學習和實踐中，這些知識將發(fā)揮重要作用，助力他們在數(shù)據(jù)挖掘領域深入探索并取得成果。無論是在商業(yè)分析還是其他領域的數(shù)據(jù)處理工作中，都能運用所學知識解決實際問題。

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