数据挖掘：模型、算法与商机探索

在腾讯大讲堂第五十九期中，来自腾讯研究院数据分析研究室的Simon Jiang/江宇闻深入探讨了数据蕴含的商业机会，以及数据挖掘在现代商业决策中的核心作用。本讲堂重点关注以下几个关键概念： 1. 模型与模式的区别： - 模型（Model）是对数据集的整体特征进行描述和概括，适用于数据空间的所有点，如聚类分析，它提供了数据的全局性理解。 - 模式（Pattern）则是局部特征的描述，针对数据空间的一部分，例如关联分析，强调的是特定数据子集中的规律。 2. 算法的重要性： - 算法是数据挖掘的核心，它是定义明确的过程，通过输入数据生成模型或模式，是实现数据挖掘目标的关键工具。 3. 描述型挖掘与预测型挖掘： - 描述型挖掘旨在理解和提炼数据的内在结构，提供数据概览，帮助用户发现有趣或有价值的信息。 - 预测型挖掘则基于已有的对象特征来预测未来可能的结果，具有更强的实用性和前瞻性。 4. 数据挖掘的时代背景： 讲座回顾了数据挖掘的历史，自1963年IBM 7090时代起，随着数据量的爆炸性增长，数据挖掘技术逐渐发展，克服了早期计算机存储限制，从大量数据中挖掘出有价值的信息。 5. 数据挖掘的价值层次： - 数据挖掘不仅仅是寻找信息（Data），而是提炼出有用的知识（Knowledge）和智慧（Wisdom），包括发现规律、趋势、异常情况等，这些都能帮助企业做出更明智的决策。 6. 多学科融合： 数据挖掘涉及多个领域，如数据库管理、统计学、模式识别、知识发现与数据挖掘（KDD）、机器学习、人工智能、神经计算等，是多学科交叉应用的产物。 7. 实际应用示例： 讲座中通过生动的例子，如“舌战群儒”、“草船借箭”等，形象地展示了如何通过数据挖掘在商业决策中运筹帷幄，最终取得成功。 通过本次腾讯大讲堂，听众不仅了解到数据挖掘的基本概念，还学习到了如何在实际工作中运用这些概念，将数据转化为企业竞争优势。