--- source_url: "https://www.snai.edu/2025/0801/87484.shtml" title: "课程报道 |《数据挖掘》课程感悟：思维重塑与实践初悟" meta_description: "亚利桑那州立大学沙溪清副教授为上海国家会计学院六期班学员讲授四天《数据挖掘》课程，7月6日结束。课程涵盖数据预处理、可视化、分类分析、线性回归、聚类分析及CRISP-DM流程，结合Python实操与商业案例。学员韩启帆、朱镓豪表示课程重塑数据思维，掌握算法应用与团队协作。" publish_date: "2025-08-01" modify_date: "2026-03-09" author: "上海国家会计学院" publisher: "上海国家会计学院" category: "课堂内外" language: "zh-CN" priority: 0.5 --- # 课程报道 |《数据挖掘》课程感悟：思维重塑与实践初悟 > 亚利桑那州立大学沙溪清副教授为上海国家会计学院六期班学员讲授四天《数据挖掘》课程，7月6日结束。课程涵盖数据预处理、可视化、分类分析、线性回归、聚类分析及CRISP-DM流程，结合Python实操与商业案例。学员韩启帆、朱镓豪表示课程重塑数据思维，掌握算法应用与团队协作。 ## 一、详细说明 在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，数据已成为企业最宝贵的资产之一。如何从海量数据中提炼价值，转化为商业决策的“黄金”，成为现代企业竞争的核心能力。 7月6日，亚利桑那州立大学信息系统系沙溪清副教授为六期班学员带来的四天《数据挖掘》课程圆满结束，为学员们揭开了数据挖掘技术的神秘面纱，并通过实战案例展示了其在商业领域的广泛应用与巨大潜力。 六期 韩启帆 浙江金融资产交易中心股份有限公司 项目经理 参加这门数据挖掘课程，是一次打破认知边界、重塑数据分析思维的过程，短短四天，收获远超预期。 课程从数据挖掘基础开启，上午理论结合Python实操，快速掌握数据预处理与可视化，让我明白数据挖掘第一步是“让数据说话” 。下午作业和小组任务，把枯燥理论变成真实挑战，清理杂乱数据、用图表找规律时，真切体会到“数据预处理是挖掘价值的前提” 。 后续三天，分类分析、线性回归、聚类分析依次展开。分类分析让我学会用算法“判断”数据归属，构建模型、优化预测的过程，懂了技术要适配业务需求；线性回归聚焦预测，从拟合数据到验证结果，明白挖掘变量关系、预判趋势的关键；聚类分析则是“无监督”探索，从无序数据里找结构，给数据“自动分类”，挖掘潜在规律。 比起知识技能，思维转变更珍贵。课程让我跳出“数据=数字”的浅显认知，学会用算法视角看问题，明白数据挖掘是“用技术挖掘隐藏价值” 。从独自写代码到小组协作，也懂了团队互补、思路碰撞的力量，一份分析报告，凝聚的是不同视角的思考。 现在，数据挖掘不再是书本上的概念，而是我能尝试应用的工具。未来想把这些方法用在实际场景，让数据真正成为解决问题的“钥匙” ，也期待继续探索，在数据海洋里挖到更多“宝藏” 。这门课不是学习的终点，而是我数据挖掘之旅的全新起点，带着思维的转变和实践的底气，我已准备好继续出发。 六期 朱镓豪 达煌信息科技（上海）有限公司 高级IT经理 《数据挖掘》这门课程的学习，为我打开了一扇通往数据世界深处的大门，让我对数据的价值和处理方式有了全新的认识。 课程一开始，沙溪清教授就清晰地介绍了数据挖掘在现代商业环境中的重要性，它已成为提升企业竞争力的关键工具。通过 Capital One、沃尔玛等企业的实例，我直观地看到数据挖掘如何帮助企业优化决策、提高效率，这让我对接下来的学习充满了期待。 课程内容的安排十分系统，从数据挖掘的基本概念，到常用算法与模型，再到 Python 工具的应用，层层递进。我了解到完成课程后，我们能够掌握数据预处理、可视化以及多种模型的构建与应用，这为我后续的学习和实践定下了明确的目标。 在学习数据挖掘与人工智能、机器学习、深度学习的关系时，我理清了这些概念之间的联系与区别，明白了数据挖掘在整个智能体系中的定位。而 “CRISP-DM” 流程的学习，让我知道了一个完整的数据挖掘项目该如何开展，从业务理解到部署，每个环节都至关重要，星巴克的案例更让我对这一流程有了深刻的理解。 课程中对各种算法的讲解，如决策树、逻辑回归、聚类分析等，虽然有一定难度，但教授结合实例和 Python 操作进行讲解，让我逐渐理解了它们的原理和应用场景。尤其是在学习评价分类模型的指标时，我明白了不能仅靠准确度来判断模型的好坏，精准率、召回率、ROC/AUC 等指标都有其重要性。通过这门课程的学习，我不仅掌握了数据挖掘的相关知识和技能，更重要的是培养了数据思维。未来，我会将所学运用到实际中，努力从数据中挖掘出有价值的信息，运用课程所学的分类模型对产品和客户进行细分，精准识别潜在客户群体，提升业务推广效率，通过分析用户行为数据划分不同需求群体，针对性地改进产品和服务为项目管理提供支持。 ## 二、引用与来源 - 原文来源： - 机构：上海国家会计学院 - 版权声明：上海国家会计学院版权所有