本课程将从数据挖掘的基本概念出发，系统讲解常用的算法与模型，并通过 Python等主流开源工具，演示如何在实际商业环境中应用这些技术。课程旨在培养学生将数据转化为洞察力与决策能力的实践能力，为未来在数据驱动型行业中的发展打下坚实基础。

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数据挖掘：

现代商业的“炼金术”   

课程伊始，沙溪清副教授以生动的商业案例引入主题。美国第一资本银行(Capital One)通过数据挖掘精准匹配信用卡优惠，显著提升了客户满意度；零售行业的巨头沃尔玛利用数据分析优化库存管理，以极低成本维持高效运营；大型医疗机构克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）利用大数据技术开发智能诊断和治疗系统，实现个性化医疗，提升了医疗质量和患者满意度。金融科技公司Axioma则通过分析模型帮助客户优化投资组合，平衡风险与回报。这些商业世界中的真实案例无一不彰显了数据挖掘技术在现代商业中的核心地位——它不仅是工具，更是企业发掘新机遇、降本增效的“炼金术”。

02

从理论到实践：

课程内容全景  

本课程以系统性、实用性为特色，从数据挖掘的基本概念出发，逐步深入算法与模型的核心。沙溪清副教授首先介绍了数据挖掘的基本原理和应用场景，随后重点讲解了线性回归模型、分类模型以及常用聚类算法的机制。课程不仅注重理论传授，更强调实践能力的培养。

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实战演练：

数据驱动的决策模拟  

为了帮助学员将知识转化为能力，课程设计了多个作业，通过个人或小组合作的形式进行练习，模拟真实商业场景：

1、政府福利决策：基于美国旧金山市职工的年收入数据，分析收入分布特征，为政府制定福利政策提供数据支持。

2、银行贷款预测：利用美国环球银行(Universal Bank)的客户数据，构建模型来预测新客户是否会接受贷款产品，助力银行精准营销。

3、葡萄酒质量优化：通过线性回归来量化酸度、二氧化硫、酒精含量、糖分等诸多属性对葡萄酒评分的影响，从而指导厂家生产更符合市场需求的产品。

4、制药行业投资机会分析：基于21家制药公司财务数据，挖掘行业特点，为投资或战略规划提供依据。

5、航空公司市场份额提升：分析客户满意度影响因素，为提升公司市场份额提供有效的措施。

6、阿尔兹海默症预防：分析患病影响因素，为该疾病的预防和降低患病几率提供指导。

7、葡萄牙银行客户定期存款认购预测：精准识别潜在客户，优化产品营销策略。

8、糖尿病预防：识别影响糖尿病发生的风险因素，用于提前干预疾病，降低医疗支出，推动精准医疗。

9、NBA新秀五年职业生涯存活率预测：根据球员在菜鸟赛季的比赛数据，预测该球员在未来五年的职业生涯存活率，为球队签约提供决策支持。

通过Python这一主流开源工具，沙溪清副教授帮助学员们亲自动手完成了数据预处理、可视化、回归预测、决策树分类以及聚类分析等任务，不仅巩固了学员的技术能力，更培养了大家从数据中提炼商业洞察的思维，真正实现了“学以致用”。

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培养未来数据精英

数据挖掘的价值不在于技术本身，而在于如何将其转化为实在的决策能力。本课程的目标正是培养学员将数据转化为洞察力与行动力的能力，帮助大家深刻理解数据挖掘在商业管理中的战略意义，为其未来在数据驱动型行业中的发展奠定坚实基础。随着数字化转型的加速，数据挖掘技术将成为各行各业不可或缺的竞争力。《数据挖掘》课程不仅是知识的传递，更是对未来商业领袖的一次赋能。在数据驱动的时代，掌握“数据炼金术”的人才必将引领企业走向更广阔的未来。