关于数据挖掘，很多人都会将它与数据分析当做一回事。
虽然两者在技术和范畴上较为相似，但是数据挖掘更重视从大量数据中“淘金”——挖掘出隐含的、具有潜在价值的关系、模式以及趋势，并将这些内容和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
图：来源于网络
同时，在大数据与人工智能流行的今天，分享与协作的成本越来越低，比如我们平时在网络上聊天、购物、刷视频、看新闻等日常习惯就会为互联网行业提供体量庞大的数据，各行业越来越追求利用数据挖掘来提取有效信息，并发现和预测未来趋势，以提高决策的科学性与严谨性。
但无论是职业发展还是学术研究，很多人在专业知识的学习，和技术经验的累积上，或多或少的都会走进这样的误区：
误区一：会工具≠会建模
工具的运用只有利于数据挖掘的过程，而想要获得优质的结果，还需要从数据挖掘的知识体系出发，培养个人敏锐的洞察力，找准方向和数据选取目标。
误区二：建模与实际项目应用不符合
并不理解多种模型融合方式，对于数据挖掘技术或者不同类型的集成模型的建模方式认知并不清晰，导致项目应用落地不理想，结果无实际意义。
误区三：过于迷信算法，盲目追求数据精度
虽然很多数据挖掘都在强调算法，但是建模涉及到的关键因素不只停留在算法层面，掌握不同场景下的建模方式，才能有效的控制成本。
在数据过剩、人才短缺的当下，数据挖掘人才如何提升自我走出误区？别急，推荐你一门采用从 0 到 1 多场景建模方法教学的 3 天训练营——《数据挖掘中的分类与回归建模》，课程涉及和业务相关的特征工程方式，可以学习多种模型融合方式、分类到回归等不同场景的机器学习建模。
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很多人在学习和运用数据挖掘技术的过程中总会遇到很多困难，例如：
自我从 0 到 1 构建数据挖掘体系较吃力；
理不清业务相关的特征工程方式；
不知道如何正确学习多种模型融合方式；
不知道怎样运用分类到回归等不同场景的机器学习建模……
究其原因还是对数据挖掘技术的技术点掌握不扎实，不能从原理出发落地到实践应用。本次课程课程涉及和业务相关的特征工程方式，可以学习多种模型融合方式、分类到回归等不同场景的机器学习建模。
本次课程将从 0 到 1 带你学习特征工程、多分类模型以及时间序列等数据挖掘相关技术点。
不论你是有 Pandas、Numpy、部分机器学习基础的同学，还是对数据挖掘感兴趣、想进一步提升数据挖掘技术的学员，亦或是有相关需求的行业从业人员，这门课可以帮助你：
· 学习数据挖掘中的分类问题建模方法
· 学习数据挖掘中的回归问题建模方法
· 学习分类与回归模型的评价指标
· 学习不同类型的集成模型的建模方式
· 学习模型融合的多种方式
我们根据课程内容配备了系统的学习模式，从讲师教学到学习服务，助力学习进一步提升。
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你在上课学习知识的时候，一定会有一些听不太懂和不知道怎么理解的问题，助教在线答疑&作业批改，帮你解决课程可能遇到的学习问题。
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