在新南威爾士大學(UNSW)攻讀數(shù)據(jù)分析或統(tǒng)計相關專業(yè)的學生，對MATH5836課程一定不陌生。作為統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學方向的重要課程，它不僅考察學生的理論基礎，更重視實際應用能力。許多同學在學習過程中會遇到“計算量大、代碼多、邏輯復雜”的問題。下面海馬課堂整理出一些學習技巧，幫助大家更高效地掌握課程內(nèi)容。

　　課程概述

　　越來越多的企業(yè)需要分析龐大的數(shù)據(jù)集，以確定其中有用的結(jié)構。為此，近來開發(fā)了一系列統(tǒng)計和機器學習方法。本課程涵蓋數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的關鍵技術、理論背景和應用。主題包括線性和邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類和降維、集合學習等方法，還介紹了深度學習。在 Python 和 R 等編程環(huán)境中，將使用新興的機器學習工具和庫來說明這些方法。

　　MATH5836學習技巧

　　1.熟悉課程內(nèi)容與考核重點

　　MATH5836主要涉及概率建模、隨機過程、以及在實際數(shù)據(jù)分析中的應用。課程通常包含講座、實驗課(lab)和項目報告。

　　在開學初期，建議先仔細閱讀Course Outline，明確Assessment結(jié)構(quiz、assignment、project、final exam等)。了解每一項評估的比重，有助于合理安排學習時間。

　　很多同學容易忽略的部分是每周的實驗課(lab)。雖然lab分數(shù)占比不高，但它往往直接對應期末考試中的計算或編程題。

　　掌握每次lab的代碼邏輯，比單純看講義更能提升實戰(zhàn)能力。

　　2.提高編程與計算能力

　　MATH5836的計算部分通常使用R語言或Python。

　　對于不熟悉編程的學生，建議從課程提供的示例代碼入手，而不是盲目刷題。理解每一行代碼的含義，比“背代碼”更重要。

　　可以在課后整理一個“函數(shù)筆記”，記錄常用命令和寫法，例如rnorm()、glm()、ggplot()等。

　　此外，UNSW官方的Learning Centre和Stats Help Desk也會不定期舉辦編程輔導工作坊，可以多加利用。

　　3.課后復習與討論策略

　　統(tǒng)計類課程的難點往往在于理論與實際應用的結(jié)合。

　　建議每完成一章內(nèi)容，就嘗試自己構建一個小案例，比如用真實數(shù)據(jù)集驗證課堂上學到的模型。

　　通過實際操作，理解如Maximum Likelihood Estimation (MLE)、Hypothesis Testing等概念的應用方式。

　　此外，組建學習小組是非常有效的方式。

　　與同學討論時，嘗試從不同角度解釋同一個問題，這不僅能加深理解，還能在面對復雜題目時獲得新的思路。

　　數(shù)據(jù)挖掘的各個階段

　　讓我們仔細看看 CRISP-DM 的每個階段：

　　1.業(yè)務理解

　　開始時，首先要問以下問題：我們的目標是什么?我們要解決什么問題?解決問題需要哪些數(shù)據(jù)?

　　如果不清楚要挖掘的正確數(shù)據(jù)，項目可能會產(chǎn)生錯誤、不準確的結(jié)果，或無法回答正確問題的結(jié)果。

　　2.了解數(shù)據(jù)

　　一旦確定了總體目標，就需要收集適當?shù)臄?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)必須與主題相關，通常來自銷售記錄、客戶調(diào)查和地理位置數(shù)據(jù)等各種來源。這一階段的目標是確保數(shù)據(jù)正確包含所有必要的數(shù)據(jù)集，以實現(xiàn)目標。

　　3.數(shù)據(jù)準備

　　準備階段是最耗時的階段，包括三個步驟：提取、轉(zhuǎn)換和加載，也稱為 ETL。首先，從各種來源提取數(shù)據(jù)并存入暫存區(qū)。然后，在轉(zhuǎn)換步驟中：清理數(shù)據(jù)、填充空集、刪除重復數(shù)據(jù)、解決錯誤并將所有數(shù)據(jù)分配到表格中。最后一步是加載，將格式化后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)庫中使用。

　　4.建模

　　數(shù)據(jù)建模涉及相關數(shù)據(jù)集，并考慮采用最佳統(tǒng)計和數(shù)學方法來回答目標問題。有多種建模技術可供選擇，如分類、聚類和回歸分析(稍后將詳細介紹)。在同一數(shù)據(jù)上使用不同模型來解決特定目標的情況也很常見。

　　5.評估

　　模型建立并測試完成后，就需要評估它們在回答業(yè)務理解階段確定的問題時的效率。這是一個人為驅(qū)動的階段，因為項目負責人必須確定模型輸出是否充分滿足其目標。如果不能，可以創(chuàng)建不同的模型，或準備不同的數(shù)據(jù)。

　　6.部署

　　一旦數(shù)據(jù)挖掘模型被認為準確并成功地回答了目標問題，就該投入使用了。部署的形式可以是可視化演示或分享見解的報告。它還可以促成行動，如制定新的銷售戰(zhàn)略或?qū)嵤┙档惋L險的措施。

　　結(jié)語

　　總體而言，UNSW的MATH5836課程不僅是對統(tǒng)計與數(shù)據(jù)分析知識的系統(tǒng)訓練，更是一次實踐能力與邏輯思維的全面考驗。掌握扎實的數(shù)學基礎、熟練的編程技能，以及對數(shù)據(jù)挖掘流程的深刻理解，是順利拿下高分的關鍵。