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，