注意：在开始本课程之前，您应该完成本专业的所有其他课程。 本数据挖掘专业的项目课程为期六周，您可以应用本专业前几门课程（包括模式发现、聚类、文本检索、文本挖掘和可视化）中所学到的数据挖掘算法和技术来解决现实世界中有趣的数据挖掘挑战。具体来说，您将处理来自 Yelp 的餐厅评论数据集，并利用从前面课程中学到的所有知识和技能来挖掘该数据集，从而发现有趣而有用的知识。项目设计强调1）模拟真实工作环境中数据挖掘人员的工作流程；2）整合多门课程中涉及的不同挖掘技术；3）尝试不同的解决问题的方法，加深对技术的理解；4）允许您创造性地提出和探索自己的想法。

该项目的目标是分析和挖掘大型 Yelp 评论数据集，以发现有用的知识，帮助人们做出餐饮决策。该项目将包括以下成果： 1.意见可视化：探索评论内容并将其可视化，以了解人们在这些评论中说了些什么。2. 菜系地图构建：挖掘数据集，了解不同类型菜系的景观及其相似性。3. 发现菜系的流行菜式：挖掘数据集，发现特定菜系的常见/流行菜式。推荐餐厅，帮助人们决定去哪里就餐：挖掘数据集，为特定菜肴的餐厅排名，并预测餐厅的卫生状况。 从用户的角度来看，菜肴地图可以帮助他们了解有哪些菜肴，并看到各种菜肴及其关系的全貌。一旦他们决定尝试哪种菜系，他们就会有兴趣了解该菜系的流行菜式，并决定吃什么菜。最后，他们需要选择一家餐馆。因此，根据特定菜肴推荐餐厅将非常有用。此外，预测餐厅的卫生状况也很有帮助。 通过完成这些任务，您将获得数据挖掘典型工作流程的经验，包括数据预处理、数据探索、数据分析、分析方法改进和结果展示。您将有机会将不同课程中的多种算法结合起来，完成一项相对复杂的挖掘任务，并尝试用不同的方法解决问题，以了解解决问题的最佳方法。我们会建议具体的方法，但也非常鼓励你们探索自己的想法，因为开放式探索是该项目的设计目标。 您需要就每项任务提交一份简要报告，供同行评分。最后还需要提交一份综合报告，该报告将由同行评分。