数据挖掘之道
数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，如同在浩瀚的矿山中寻找宝藏。
核心原理：
* 从数据中发现模式、趋势和异常。
* 利用统计学、机器学习等方法构建模型。
* 通过模型预测未来趋势，辅助决策。
常用方法：
* 分类：将数据划分到预定义的类别中，例如客户分类。
* 回归：预测连续值，例如销售额预测。
* 聚类：将相似数据分组，例如用户画像。
* 关联规则挖掘：发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析。
数据挖掘的内容涵盖：
* 数据预处理：清洗、转换和集成数据。
* 特征工程：选择和构建模型的输入变量。
* 模型构建与评估：选择合适的算法，训练和评估模型性能。
* 模型部署与应用：将模型应用于实际业务场景。