數據挖掘教程

簡單地說，數據挖掘就是從大量數據中提取有意義的見解。它涉及通過識別模式、異常、趨勢等來提取信息的過程，決策者可以利用這些信息做出重要決策。隨著大數據和數據科學等技術的出現，世界各地的企業都從數據挖掘中受益，通過發現機會和減少浪費來實現企業目標。
它涉及數學算法來分解一組復雜的數據，以獲得有意義的見解，如發現模式、預測趨勢等。這個過程基本上是將原始數據轉化為有用的見解或信息。這個過程叫做數據挖掘。

需要學習數據挖掘嗎

如前所述，在當今時代，全球各地的企業和組織利用其每秒生成的數據以及在各種業務流程中生成的數據至關重要。因此，學習數據挖掘技術是組織尋找的最受歡迎的技能之一，而且由于研究領域相對較新，該領域缺乏專家。數據挖掘的重要性是無與倫比的，幾乎所有類型的業務，從零售到銀行，從國防到農業。

數據挖掘的應用

• 在醫療保健領域，在機器學習和人工智能的幫助下，它可以用于處方最佳實踐、診斷疾病、跟蹤癥狀模式，在某些情況下還可以提供第一個</李>
• 在金融領域，它可以被銀行和其他機構用來定制解決方案、貸款決策、客戶分析、欺詐檢測等
• 在制造業，它可以幫助決策者減少生產時間、閑置庫存
• 它還可以通過減少人為干預，在各種組織的法規和合規性方面發揮巨大作用，如稅收、法律和其他政府承諾</李>
• 數據挖掘在教育領域也顯示出巨大的潛力，它可以從教育機構生成的數據中獲得見解，從而改善學生的學習行為和提供的整體教育質量</李>

范例

我們日常生活中遇到的數據挖掘的一個例子是Facebook如何為其用戶“定向廣告”。Facebook以喜歡、評論、照片、視頻、聊天等形式積累了大量數據。它與谷歌和亞馬遜一樣，是數據最豐富的公司之一。通過使用數據挖掘工具和技術，它將基于模式和趨勢的目標鎖定在用戶身上，正如前面討論的那樣，根據用戶的個人喜好和偏好定制廣告，從而使廣告主和公司的營銷更加有效和高效。

先決條件

在考慮上這門課程之前，你需要精通某些主題，比如結構化查詢語言、模式和數據倉庫概念的基礎知識。

目標受眾

盡管任何對從學術或職業角度理解數據挖掘概念感興趣的人都可以學習到它，但它非常適合計算機科學畢業生和那些已經直接或間接地積極參與數據挖掘和相關項目、希望職業發展的人。