數據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、數據挖掘的概念

數據挖掘是從大量復雜數據中提取知識或識別有用模式的過程，是知識發現過程中的關鍵步驟，運用智能方法提取數據模式。“從數據中發現知識(KDD)” 常作為其同義詞，還有如數據知識挖掘等類似術語。雖然能應用在眾多需處理大量數據的領域，但在商業和新聞界更受青睞。自 1989 年 Gregory Piatetsky - Shapiro 創造 “數據庫中的知識發現” 一詞后，知識發現與數據挖掘常交替使用。

二、數據挖掘的優勢

(一)助力企業決策

企業通過分析數據中的模式和關系，能做出更優決策。分析客戶數據可確定目標市場，進而制定有效的營銷策略，還能通過創建針對性廣告和個性化產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)獲取競爭優勢

企業通過發現新機遇和最新趨勢，在市場中贏得競爭優勢。

三、數據挖掘的步驟

(一)數據選擇

這是 KDD 流程的起始點，主要任務是識別數據源并選擇要分析的數據。明確數據來源是后續工作的基礎。

(二)數據預處理

從不同來源收集的數據往往存在錯誤，此步驟負責清理數據并做好分析準備。比如去除重復數據、糾正錯誤數據格式等。

(三)數據轉換

數據清理后需進行轉換，使其適合數據挖掘算法。例如將數據進行標準化、歸一化處理等。

(四)數據挖掘

應用各種數據挖掘技術來識別數據中的模式和關系，選擇適合數據的算法和模型。如聚類分析、關聯規則挖掘等算法。

(五)模式評估

在數據挖掘后，評估數據模式和關系的有用性。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據挖掘課程的留學生來說，掌握數據挖掘的概念、優勢和步驟是學好課程的基礎，在未來的學習和實踐中，這些知識將發揮重要作用，助力他們在數據挖掘領域深入探索并取得成果。無論是在商業分析還是其他領域的數據處理工作中，都能運用所學知識解決實際問題。

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