第261章 订个包厢(1/2)
在星城科技大学那宽敞明亮的C207教室里，星期二的第二节课正如火如荼地进行着。讲台上，钱敏教授身姿挺拔，她那齐肩的短发随着她的动作微微摆动，一双明亮而睿智的眼睛扫视着台下认真听讲的学生们。黑板上密密麻麻地写满了复杂的数据挖掘公式和图表，在阳光的照耀下，粉笔字闪烁着知识的光芒。此时，课程内容进入了数据挖掘与分析中最为关键的实战应用部分。钱敏教授拿起一支粉笔，在黑板上快速地勾勒出一个庞大的电商用户数据模型，一边画着一边讲解道：“同学们，我们现在看到的这个模型，是一个典型的电商平台用户行为数据集合。在这个数据海洋里，隐藏着无数有价值的信息，而我们数据挖掘的目的，就是要把这些信息精准地提取出来。”
她转过身，目光炯炯地看着大家：“比如说，我们可以通过分析用户的购买历史、浏览记录以及搜索关键词等数据，来构建用户画像。通过用户画像，电商平台就能精准地了解每个用户的喜好、消费习惯以及潜在需求，从而实现精准营销。”说着，钱敏教授在模型上圈出了几个关键的数据节点，详细地解释着每个节点所代表的数据含义以及它们之间的关联。
接着，她又在黑板上写下了几种常用的数据挖掘算法，如关联规则算法Apriori、聚类算法K - Means等，并结合电商数据模型进行分析：“就拿Apriori算法来说，它能够帮助我们发现数据中各项之间的关联关系。比如在电商数据里，我们可能会发现购买了婴儿奶粉的用户，很大概率也会购买纸尿裤。这就是一种强关联规则，电商平台可以根据这种规则进行商品的组合推荐，提高销售转化率。”
台下的学生们都全神贯注地听着，有的同学不停地在笔记本上记录着重点内容，有的同学则皱着眉头，认真思考着教授提出的问题。坐在前排的一位同学举手提问道：“钱教授，在实际应用中，数据的质量参差不齐，我们该如何保证数据挖掘结果的准确性呢？”钱敏教授微笑着点了点头，对这个问题表示肯定：“这是一个非常好的问题。数据质量确实是数据挖掘过程中至关重要的一环。在面对质量不佳的数据时，我们首先要进行数据清洗，去除噪声数据、重复数据，填补缺失值。然后，通过数据转换等操作，将数据统一格式，使其更适合算法的处理。”
在钱敏教授耐心细致的讲解下，原本复杂难懂的数据挖掘知识变得生动易懂起来。教室里弥漫着浓厚的学术氛围，同学们都沉浸在知识的海洋中，跟随钱敏教授的思路，一同探索着人工智能领域数据挖掘与分析的奥秘 。
阳光透过斑驳的树叶，洒在校园的教学楼里。教室里，云清端坐在座位上，一如既往地沉浸在知识的海洋中。她全神贯注地聆听着钱敏教授的讲解，那双明亮的大眼睛里闪烁着求知的光芒，随着钱敏教授的话语频频点头，像是一块干涸的海绵，尽情地汲取着知识的养分。
坐在旁边的许文馨，昨晚追剧太过投入，此刻正与困意做着激烈的斗争。她的脑袋如同小鸡啄米一般，时不时往下耷拉，终于在教授滔滔不绝的灌输声中，沉沉地睡了过去，嘴角还流下了一小滩口水，全然不知周围的一切。
于芳则是一副认真的模样，她挺直了腰板，双手紧紧握着笔，眼睛紧紧盯着黑板，不放过教授讲的任何一个知识点，不时在笔记本上奋笔疾书，记录着重点内容。
而凌静此时正皱着眉头，手指在手机屏幕上快速地滑动着，和凌海吵架吵得不可开交。她的眼神中透露出愤怒与不甘，每发送一条信息，都像是在发泄着心中的不满。
在后排的祁阳同样在认