数据挖掘思维与实战

开篇词 | 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车
职业咨询公司的调查显示，1 年经验的数据挖掘岗位平均月薪可达 20K；超过 50% 的数据挖掘岗位在职人员月薪在 25K 以上：

模块一：数据挖掘基础知识
01 | 数据挖掘，到底在解决什么问题？
什么是数据挖掘？
数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于产生商业价值。

为什么要做数据挖掘？
技术与商业就像一对双生子，在互相促进中不断演进发展，随之而来的就是各大公司业务突飞猛进，很多新模式也涌现出来，使得数据量激增。

数据挖掘有什么用处？
1.分类问题
分类问题是最常见的问题。比如新闻网站，判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻，是体育新闻还是娱乐新闻？这就是一个分类问题，也就是对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别。

2.聚类问题
聚类与分类不同，聚类的类别预先是不清楚的，我们的目标就是要去发现这些类别。聚类的算法比较适合一些不确定的类别场景。

3.回归问题
简单来说，回归问题可以看作高中学过的解线性方程组。它的最大特点是，生成的结果是连续的，而不像分类和聚类生成的是一种离散的结果。

4.关联问题
关联问题最常见的一个场景就是推荐，比如，你在京东或者淘宝购物的时候，在选中一个商品之后，往往会给你推荐几种其他商品组合，这种功能就可以使用关联挖掘来实现。

数据挖掘怎么做?