如今，企業通常可以訪問非常豐富的信息數據集，這些數據集通常是作為公司或業務部門主要機構活動的副產品自動生成的。數據挖掘涉及推斷和驗證數據中的模式、結構和關系，作為支持商業環境中決策的工具。

QBUS6810(統計學習和數據挖掘)課程輔導深入了解了可視化和分析業務和市場數據的主要統計方法。它提供了提取特定任務所需信息所需的工具，例如信用評分、預測和分類、市場細分和產品定位。重點介紹使用現代軟件工具進行數據挖掘的商業應用。

一、學習重點

1. 統計學習理論基礎

統計學習理論是統計學習和數據挖掘課程的基礎部分。該部分內容包括對概率論和統計理論的深入理解，以及如何將這些理論應用于實際數據分析。學生將學習經典的統計模型，如線性回歸和邏輯回歸模型，以及這些模型的假設條件和適用范圍。此外，還會介紹模型評估方法，如交叉驗證和AIC/BIC準則，幫助學生選擇最優模型。

2. 監督學習方法

監督學習是數據挖掘中最常見的方法之一，重點在于預測和分類。課程內容涵蓋各種監督學習算法，包括線性和非線性回歸、決策樹、支持向量機(SVM)、k近鄰算法(k-NN)等。學生將學習如何處理不同類型的數據，選擇合適的模型，并使用評估指標(如準確率、精確率、召回率和F1分數)來評估模型性能。實際應用案例也將被討論，以幫助學生理解這些算法在實際問題中的應用。

3. 無監督學習方法

無監督學習方法主要用于數據聚類和降維。在這部分課程中，學生將學習k-means聚類、層次聚類、DBSCAN等常見的聚類算法，以及主成分分析(PCA)和獨立成分分析(ICA)等降維技術。課程還將探討如何選擇適當的聚類數目和評估聚類效果的方法，如輪廓系數和SSE(Sum of Squared Errors)。這些技術在大數據處理和特征提取中有著廣泛的應用。

4. 高維數據分析

隨著數據量的增加，分析高維數據變得越來越重要。本部分課程將介紹高維數據的特點和挑戰，以及應對這些挑戰的技術。學生將學習如何使用正則化方法(如LASSO和Ridge回歸)來處理高維數據的過擬合問題。此外，還將討論特征選擇和特征工程的重要性，并介紹常用的方法，如遞歸特征消除(RFE)和基于樹模型的特征重要性評估。

5. 數據預處理和清洗

數據預處理和清洗是數據分析過程中的關鍵步驟。課程內容包括缺失值處理、異常值檢測和處理、數據標準化和歸一化等。學生將學習如何使用不同的方法來填補缺失值，如均值填補、插值法和多重插補。此外，課程還將介紹如何處理分類數據和文本數據，包括編碼技術(如獨熱編碼和詞袋模型)和文本預處理(如分詞和停用詞處理)。

二、輔導成果

完成本單元后，您應該能夠：

LO1 . 認識機器學習如何幫助組織優化業務流程并大規模做出有效決策。

LO2 .將商業決策問題表述為預測機器學習問題。

LO3 .選擇相關的機器學習算法和工具來解決一系列業務預測和數據挖掘問題。

LO4 .根據統計和計算特性評估機器學習算法和技術。

LO5 .使用機器學習和數據挖掘方法從大量數據中提取商業洞察。

LO6 .使用行業標準的計算工具應用機器學習和數據挖掘技術。

LO7 . 在數據團隊內有效協作。

LO8 .向商業受眾有效地傳達數據驅動的結果和見解。

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3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。