（撰稿/摄影：吴宇霞，供稿：研究生部）在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为推动各行业发展的核心驱动力。《数据挖掘与商业智能》这门课程，宛如一座照亮数据迷宫的灯塔，引领同学们探索数据背后的奥秘。

一、课程开篇：大数据的全景认知

课程伊始，上海大学纪颖教授带领同学们走进大数据的世界。从大数据的背景来看，互联网经历了三次浪潮，从解决信息处理问题，到实现信息传输，再到如今大数据时代的信息爆炸。大数据不仅是海量的数据集合，从经济学角度，它是具有价值的信息资源；从会计学角度，它更是能带来经济利益的资产。

大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低等特征。在现实生活中，各领域产生的数据规模呈指数级增长，数据来源广泛，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。这要求我们具备从海量数据中快速提取有价值信息的能力，而数据挖掘技术正是实现这一目标的关键。

二、数据预处理：为挖掘筑牢基石

现实世界中的数据往往存在诸多问题，如不一致性、噪声和缺失值等，这些“脏”数据无法直接用于挖掘，因此数据预处理显得尤为重要。

数据清理是预处理的第一步，针对缺失值，纪老师带领大家学习了多种处理方法，如忽略元组、使用属性中心度量值填充等。对于噪声数据，可通过马氏距离等方法进行检测。数据集成则需要整合不同来源的数据，解决实体识别和冗余问题。数据归约能在不影响挖掘结果的前提下，缩小数据规模。数据变换与离散化能将数据转换为适合挖掘的形式，包括平滑、聚集、泛化和规范化等操作。

三、核心算法：探寻数据规律

在课程中，我们深入学习了分类、聚类和频繁模式挖掘等核心算法。分类算法包括决策树、朴素贝叶斯分类等。决策树算法通过构建树结构进行分类，ID3算法以信息增益为准则选择分裂属性，C4.5算法则改进为使用信息增益率，能更好地处理连续值属性。聚类算法有基于划分的K - 均值和K - 中心点算法、基于层次的AGNES和DIANA算法、基于密度的DBSCAN算法以及基于网格的聚类方法。频繁模式挖掘算法中，Apriori算法通过逐层搜索找出频繁项集，FP - growth算法则通过压缩数据库到FP - 树提高效率。

四、Weka软件：开启数据挖掘实践之门

纪老师指导同学们使用Weka软件进行数据挖掘实践。Weka软件是一款功能强大且易于上手的开源数据挖掘工具，为我们提供了一个直观的操作平台。

纪老师首先详细介绍了Weka软件的基本界面和功能模块，包括数据加载、预处理、算法选择和结果可视化等。在数据加载环节，我们学会了如何将不同格式的数据导入到软件中，为后续分析做好准备。在预处理阶段，我们运用软件中的工具对数据进行清理和转换。在算法应用方面，纪老师带领同学们将所学的分类、聚类和频繁模式挖掘算法在Weka软件中实现。通过实际操作，观察不同算法在处理数据时的效果和性能。比如，在使用K - 均值算法进行聚类时，我们可以调整参数，直观地看到聚类结果的变化，从而深入理解算法的原理和应用场景。

在结果分析环节，Weka软件提供了丰富的可视化工具，如柱状图、折线图等，帮助我们更直观地理解数据挖掘的结果。通过对结果的分析，我们能够发现数据中的潜在规律和模式，为实际决策提供依据。

五、课程总结：收获与展望

通过这门课程的学习，我们不仅掌握了数据挖掘的理论知识，还通过Weka软件的实践操作，将理论与实际相结合。我们深刻认识到数据挖掘在各个领域的重要性，以及它为商业决策和社会发展带来的巨大价值。

展望未来，随着数据量的不断增长和技术的不断进步，数据挖掘将在更多领域发挥重要作用。我们将带着在这门课程中所学的知识和技能，继续探索数据世界的奥秘，为推动各行业的数字化转型贡献自己的力量。