数据挖掘教程
简单地说，数据挖掘就是从大量数据中提取有意义的见解。它涉及通过识别模式、异常、趋势等来提取信息的过程，决策者可以利用这些信息做出重要决策。随着大数据和数据科学等技术的出现，世界各地的企业都从数据挖掘中受益，通过发现机会和减少浪费来实现企业目标。
它涉及数学算法来分解一组复杂的数据，以获得有意义的见解，如发现模式、预测趋势等。这个过程基本上是将原始数据转化为有用的见解或信息。这个过程叫做数据挖掘。
需要学习数据挖掘吗
如前所述，在当今时代，全球各地的企业和组织利用其每秒生成的数据以及在各种业务流程中生成的数据至关重要。因此，学习数据挖掘技术是组织寻找的最受欢迎的技能之一，而且由于研究领域相对较新，该领域缺乏专家。数据挖掘的重要性是无与伦比的，几乎所有类型的业务，从零售到银行，从国防到农业。
数据挖掘的应用
- 在医疗保健领域，在机器学习和人工智能的帮助下，它可以用于处方最佳实践、诊断疾病、跟踪症状模式，在某些情况下还可以提供第一个</李>
- 在金融领域，它可以被银行和其他机构用来定制解决方案、贷款决策、客户分析、欺诈检测等
- 在制造业，它可以帮助决策者减少生产时间、闲置库存
- 它还可以通过减少人为干预，在各种组织的法规和合规性方面发挥巨大作用，如税收、法律和其他政府承诺</李>
- 数据挖掘在教育领域也显示出巨大的潜力，它可以从教育机构生成的数据中获得见解，从而改善学生的学习行为和提供的整体教育质量</李>
范例
我们日常生活中遇到的数据挖掘的一个例子是Facebook如何为其用户“定向广告”。Facebook以喜欢、评论、照片、视频、聊天等形式积累了大量数据。它与谷歌和亚马逊一样，是数据最丰富的公司之一。通过使用数据挖掘工具和技术，它将基于模式和趋势的目标锁定在用户身上，正如前面讨论的那样，根据用户的个人喜好和偏好定制广告，从而使广告主和公司的营销更加有效和高效。
先决条件
在考虑上这门课程之前，你需要精通某些主题，比如结构化查询语言、模式和数据仓库概念的基础知识。
目标受众
尽管任何对从学术或职业角度理解数据挖掘概念感兴趣的人都可以学习到它，但它非常适合计算机科学毕业生和那些已经直接或间接地积极参与数据挖掘和相关项目、希望职业发展的人。
