维多利亚大学数据挖掘留学生课程辅导

数据挖掘是一门比较难的课程，如果留学生们在学习的过程中遇到难题可以直接点击蓝字咨询海马课堂的课程辅导老师哦！

一、数据挖掘的概念

数据挖掘是从大量复杂数据中提取知识或识别有用模式的过程，是知识发现过程中的关键步骤，运用智能方法提取数据模式。“从数据中发现知识(KDD)” 常作为其同义词，还有如数据知识挖掘等类似术语。虽然能应用在众多需处理大量数据的领域，但在商业和新闻界更受青睐。自 1989 年 Gregory Piatetsky - Shapiro 创造 “数据库中的知识发现” 一词后，知识发现与数据挖掘常交替使用。

二、数据挖掘的优势

(一)助力企业决策

企业通过分析数据中的模式和关系，能做出更优决策。分析客户数据可确定目标市场，进而制定有效的营销策略，还能通过创建针对性广告和个性化产品或服务来提升营销效果。

(二)防范欺诈与留住客户

可以识别金融交易中的欺诈活动，保障交易安全。同时能找出可能流失的客户，并制定策略留住他们。

(三)获取竞争优势

企业通过发现新机遇和最新趋势，在市场中赢得竞争优势。

三、数据挖掘的步骤

(一)数据选择

这是 KDD 流程的起始点，主要任务是识别数据源并选择要分析的数据。明确数据来源是后续工作的基础。

(二)数据预处理

从不同来源收集的数据往往存在错误，此步骤负责清理数据并做好分析准备。比如去除重复数据、纠正错误数据格式等。

(三)数据转换

数据清理后需进行转换，使其适合数据挖掘算法。例如将数据进行标准化、归一化处理等。

(四)数据挖掘

应用各种数据挖掘技术来识别数据中的模式和关系，选择适合数据的算法和模型。如聚类分析、关联规则挖掘等算法。

(五)模式评估

在数据挖掘后，评估数据模式和关系的有用性。通过模式检查确定其是否有助于预测或决策，对不符合要求的模式进行筛选或重新挖掘。

对于在维多利亚大学学习数据挖掘课程的留学生来说，掌握数据挖掘的概念、优势和步骤是学好课程的基础，在未来的学习和实践中，这些知识将发挥重要作用，助力他们在数据挖掘领域深入探索并取得成果。无论是在商业分析还是其他领域的数据处理工作中，都能运用所学知识解决实际问题。

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