（撰稿/摄影：王誉，供稿：研究生部）在数字化浪潮深刻重塑财经领域的当下，如何从海量数据中萃取商业智慧已成为一项重要的能力。本学期，2025级全日制研究生《数据挖掘与商业智能》课程如约而至，授课老师上海大学纪颖教授引领同学们完成了从数据认知到价值创造的进阶之旅。

一、全景认知：从数据到资产

课程伊始，纪老师以互联网三次浪潮为引，勾勒了大数据时代的全景图谱。课程着重阐释了一个核心转变：数据已从单纯的信息记录跃升为能带来经济利益的战略资产。纪老师围绕大数据的体量、速度、多样性与价值密度特征，结合大型通信企业数据平台实例，讲解了数据采集、存储、预处理与安全管控的全链条技术。同学们由此建立起清晰认知——严谨的治理与加工体系是一切挖掘工作的根基。

二、回归与模式：探寻变量关联

在核心算法模块，课程聚焦回归分析及其商业应用。从一元线性回归的拟合逻辑，到多元回归中变量筛选与共线性应对策略，纪老师通过火柴销量、区域财政收入等真实数据，演示了如何从纷繁指标中辨识关键因素。课程还拓展至岭回归、LASSO等正则化方法，帮助理解模型精度与泛化能力的平衡。针对客户续约、风险识别等二分类场景，Logistic回归则提供了处理离散变量的实用手段。

三、分类与聚类：刻画用户画像

商业智能的核心在于对客户的深度理解。课程下半程围绕分类与聚类展开。分类模块中，决策树与朴素贝叶斯方法的讲解，让同学们体会到如何通过信息增益与概率推断构建业务规则。聚类分析中，K-均值、密度聚类与层次聚类的对比，则引导大家在没有先验标签的情况下洞察数据聚集规律。通过银行客户数据实操，同学们直观感受到抽象账户行为如何转化为差异化的经营思路。

四、工具赋能与行业洞察

理论学习之外，课程同样强调动手能力。依托开源平台WEKA，同学们完成了从数据清洗、离散化到分类评估、关联规则提取的完整操作。通过调整参数、观察评估曲线与混淆矩阵，大家对准确率、召回率等指标有了立体把握。课程最后回归商业本质，结合金融风控、智慧选址及零售供应链等案例，呈现了数据挖掘在信用评估、网点规划与库存管理中的实际价值。

结语

通过本轮课程研习，同学们构建了包含回归、分类、聚类与关联分析的技术工具箱，培养了数据驱动决策的敏锐思维。这门课程连接统计理论与商业实务，展望未来，同学们将带着从数据中辨识灯塔的能力，为行业高质量发展注入智慧动能。