AI这个词相信大家都非常熟悉，近几年来人工智能圈子格外热闹，光是AlphoGo就让大家对它刮目相看。
随着大数据时代信息科技的快速发展，各种各样的数据充斥着我们的生活。而我们又当如何有效利用数据，挖掘出有用信息？
这个概念乍眼一看有点懵，小天举个栗子解释，相信就比较容易理解：
假如某东需要预测用户在未来5天内的购买需求，以达到精准营销的目的，需要怎么做呢？
我们在以某东真实的用户、商品和行为数据（脱敏后）为基础的情况下，构建一个用户购买商品的预测模型，输出高潜用户和目标商品的匹配结果，从而提供高质量的目标群体，实现精准营销。
也就是说，我们如何能够从海量的数据中挖掘出有用知识服务于我们的工作。
此时，我们来了解一下关于数据挖掘的大致流程。
（一）数据读取
既然是叫数据挖掘，那么可以看出数据是重中之重，因此第一步就应该把数据读取出来。
（二）特征理解分析
数据读出来了，但并不代表这些数据都是有用的，因此需要根据数据的特征进行理解和分析，考虑变量与结果的关系，最后绘图得出结论，辅助判断，进而选出有价值的数据。
（三）数据清洗与预处理
选出了有价值的数据就可以马上建立模型了吧？别想太多，还得先清洗和预处理数据。虽然这一步看似很简单，但是实际上它是整个数据挖掘过程中最耗时的，大概占了70-80%的时间。
如何对数据进行恰当的处理使得最终能够获取最合适的数据是这一步需要解决的。请记住，数据决定了模型的上限。
（四）建立模型
完成了最重要的第三步之后，就可以开始建模了，通过多种算法的对比以及参考他人的策略进行建模与优化，最终得出合适的模型。
现超级数学建模携手唐老师以Python和真实数据集为基础，向大家精心准备《Python数据挖掘竞赛优胜解决方案》课程。
唐老师将以真实企业数据集与任务需求为背景，结合竞赛优胜解决方案，从实战角度出发，一步步讲解如何应用机器学习算法与数据挖掘技巧，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。
相信，每天都能感受到能力的提升！
《竞赛优胜解决方案》课程介绍
（共81学时）
《Python竞赛优胜解决方案》（¥398）
第一章 快手短视频用户活跃度分析
第二章 工业化生产预测
第三章 智慧城市--道路通行时间预测
第四章 特征工程建模可解释工具包
第五章 医学糖尿病数据命名实体识别
第六章 贷款平台风控模型--特征工程
第七章 新闻关键词抽取模型
第八章 数据特征常用构建方法
第九章 用电敏感客户分析
第十章 机器学习项目实战模板（一）
第十一章 机器学习项目实战模板（二）
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课程特色
学习平台——腾讯课堂
上课形式——录播（可反复观看）
学习周期——一个月（学习建议：2小时/周）
答疑方式——课程配有专属学习群，老师随时解答
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课程收益——掌握数据挖掘核心技能，将优胜解决方案应用到自己的项目中；独立完成项目实战
适用群体
零基础使用者
机器学习、深度学习爱好者
科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
授课老师
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活动时间：10月8~12日
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