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「關聯規則：負責分析數據以發現特定模式和關聯性，進而支持業務策略制定和市場推廣活動。主要職責包括收集和整理數據、運用數據挖掘技術進行關聯性分析，並提出具體的策略建議。需具備良好的數據分析能力、跨部門協作技巧以及清晰的溝通能力，以確保分析結果能有效轉化為業務行動方案。在台灣職場中，需注意文化中對數據隱私的重視，要求在分析過程中遵循相關法規及道德標準，確保數據的正當使用。」

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小編

2022/10/08

[AI關鍵技能：資料探勘] 一步到位_原理、分類及聚類演算

這兩週連續介紹兩個AI關鍵技術，本週是另一個關鍵技術「資料探勘」；

這兩週所分享的機器學習與資料探勘，可以做到的不只是 AlphaGO 所能做到的與人類下棋，更可以擴大應用範圍至網路電商的商品推薦、製造業的自動化製造流程等，所以會被視為關鍵技術。

本週課程專門針對「資料探勘」來分享；本課程我們可以獲得以下知識技能：資料探勘的原理、關聯規則原理與實務、分類原理、聚類原理、平均聚類演算法、階層聚類技術、DBSCAN密度式聚類法等。

那需要如何依序學習呢？課程將分為三大部分進行教學，分別為：資料探勘概論及關聯規則、分類概念與技術、聚類概念與技術。

第一部分資料探勘部分，老師從學習方法開始分享，讓我們往後接觸時，可以快速掌握；接下來就會定義資料探勘的意義，以了解其重要性。之後，將會帶我們知道目前主要技術有哪些、各自在哪些地方應用、業界常用的專業用語；，在第一部份下半段，會開始學習Apriori 及 FP-Growth 兩種演算法；透過兩種演算法所獲得的資料支持度與信賴度該如何看。

第二部分及第三部份分別要學分類與聚類概念；將會以演算法帶大家了解分類與聚類演算法；除了演算法的部分是必要的技術外，還會學習如何衡量分類模型準確性、決策樹、屬性選擇指標、屬性分割等。

這門課程希望參與的學員能夠一次帶領大家學會資料探勘所有觀念及技術。

推薦課程網址：

https://www.tibame.com/course/49

祝您工作順利、學習愉快

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