資料探勘是一個使任何組織都能在看似非結構化資料中找到隱藏含義和底層結構的過程。從本質上講，資料探勘允許公司攪動大量非結構化資料並將其轉化為有用的信息。通常傳統資料探勘技術結合使用，以放大和加速整個流程。
資料探勘的重要性：
在目前的範例中，每一秒都 義大利電報數據 會產生數 TB 的資料。資料探勘成為任何組織不可或缺的工具。數據如此重要的主要原因是它使公司能夠了解客戶心態、流行趨勢等信息，從而幫助公司運營和分析市場。此外，優秀的資料科學家將能夠根據歷史數據做出準確的預測，這將有助於塑造任何公司的未來。因此，資料探勘不僅對於任何 21 世紀的組織都很重要，而且對於希望過渡到資料科學或正在致力於建立業人士也很重要。
適合初學者的頂級資料探勘專案：
無可爭議的事實是，專案是迄今為止學習和掌握任何技術堆疊的最佳方式。專案不僅可以讓你應用所學知識，而且還可以很好地模仿現實世界的場景，儘管規模很小。如果您希望掌握資料探勘技能或希望提高資料探勘能力，以下列出的項目將適合您。
1、房價預測
該項目是資料探勘社群的主要項目，主要是因為它的可擴展性和它提供的學習機會。顧名思義，在這個專案中，你必須預測房屋的價格。如果您是初學者，那麼建議您找到一個記錄良好且豐富的資料集，並從那裡開始您的專案。然而，如果您經驗豐富，那麼建議您自己抓取資料並建立資料集。在資料收集階段後，初學者將應用基本的線性迴歸、基本的特徵縮放和基本的超參數調整。而經驗豐富的人應該應用更先進的概念，例如增強、模型連結和網格搜尋以獲得最佳超參數。因此，這個項目不僅會成為那些想要親自接觸數據的人的基 工業中小企業為何選擇入站行銷策略？ 石，而且還將幫助有經驗的人在此項目的基礎上進行構建，並將其提升到一個新的水平。
2. 詐欺檢測：
這是另一個主要的資料探勘項目。在此項目中，您將預測信用卡完成的交易是否是欺詐性的。詐欺交易對社會構成真正的威脅，借助數據的力量，您將能夠創建一個分類器，在看到交易的詳細資訊後將其標記為欺詐或合法。如前所述，您將建立一個分類器；因此，對於初學者來說，他們將透過邏輯回歸學習分類（是的，邏輯回歸不是回歸，而是主要用作分類器）。您將了解有關誤報、誤報、真報、真報、精確率、召回率、精確率與召回率權衡等重要細節。如果您已經了解上述所有內容，請不要擔心，因為您將透過自動化和部署模型將該專案提升到一個新的水平。此外，您將使用比簡單邏輯回歸更好的分類器。
3. 假新聞檢測：
由於網路如此普遍，任何人都很容易製造假新聞。假新聞有像野火一樣蔓延的趨勢，因此遏制錯誤訊息的傳播幾乎是不可能的。該項目將迎合這一人群。您將使用分類器並利用 NLP 或自然語言處理的力量。這是一個棘手的項目，因此初學者必須努力完成這個項目；然而，它將為他們提供自然語言處理的知識，這在資料探勘社群中至關重要。
4. 使用禁止項集 (FBI) 進行資料清理：
每天產生的數 TB 資料包含許多錯誤。這些髒數據污染了資訊池，必須緊急清理。一種流行的修復方法是利用 FBI 來清理可能因非法值、邏輯失敗、缺乏約束和其他問題而損壞的資料。 FBI 可以透過發現資料集中任何不太可能同時出現的情況來偵測錯誤。這種機制是一種公認的最小化資料錯誤和損壞的方法。
5.用戶性格分類：
許多行業使用基於用戶個性的模型來推薦可能更適合他們的選項。從職業指導到定向廣告，個性特徵分類可以讓使用者在虛擬領域獲得量身定制的體驗，幫助企業進行更有針對性的行銷活動。資料探勘技術可藉助先前收集的資訊進行個性分類。現有的資訊可以作為建立與人格特質相對應的跡象和傾向的基礎。隨後可以提取這些數據，並將其與透過挖掘個人使用數據獲得的現有行為模式進行比較，從而有助於自動化分類過程。
6.電影推薦系統
如果您曾經訪問過亞馬遜或 Netflix 等網站，您會注意到兩者之間有一個驚人的相似之處。他們都會根據您已經觀看或購買的內容提供推薦。如果您想知道他們是如何做到這一點的，答案就在這個專案中。您將建立一個推薦系統。在這個系統中，您必須根據使用者已經喜歡服務給用戶。請注意，新手，您將在這個專案中遇到很多困難，但最終，您將獲得創建強大的推薦系統的技能。
結論
資訊時代見證了所有 临时邮箱 產業基於數據的策略的出現。然而，在進行所有分析和結論之前，重要的是收集有組織的、結構化的和可靠的數據作為其基礎。資料探勘是資料科學的基礎，產業工具必須始終保持鋒利。實踐這些項目將使您掌握基礎知識並推進您在該領域的職業生涯。