1. 導論與執行摘要
本文提出了一項在資訊系統與商學課程中教授資料探勘的教學創新。作者認識到此領域在概念上既密集且在技術上多變，因此主張採用一種以工具為本的方法，利用易於取得的軟體來闡明複雜的演算法。其核心論點是，透過使用 Microsoft Excel 的資料探勘增益集作為前端，並連結至如 SQL Server 2008 和雲端運算平台等強大的後端，教育者可以將學生的角色從底層的演算法程式設計師，轉變為高價值的商業智慧分析師。
此方法讓一個學期的課程能夠全面涵蓋資料探勘概念——包括關聯、分類、分群和預測——同時讓學生在模型建構、測試與評估以支援決策方面，獲得實際的動手操作經驗。
2. 教學框架與核心方法論
此方法建立在一個明確的教學轉變之上：抽象的理論必須奠基於實用工具的操作，才能對商科學生產生效果。
2.1 以工具為本的哲學
作者認為，要求學生從頭開始編寫演算法程式碼會造成不必要的障礙。相反地，本課程專注於：
- 概念理解：掌握如決策樹、樸素貝氏分類器和分群等演算法的目的、假設與輸出。
- 工具熟練度：學習使用產業相關工具（Excel 增益集）來設定、執行並解讀結果。
- 分析轉譯：彌合模型輸出與可執行的商業洞見之間的差距。
2.2 技術堆疊：Excel、SQL Server、雲端
所實施的技術堆疊創造了一個可擴展、易於使用的學習環境：
- 前端（Excel 增益集）：為資料準備、模型選擇和視覺化提供熟悉的介面。它在抽象化複雜性的同時，也揭露了關鍵參數。
- 後端（SQL Server 2008 BI 套件）：處理在潛在大型資料集上執行演算法的繁重計算工作。
- 平台（雲端運算）：消除了本地基礎設施的限制，讓學生能夠按需存取強大的運算資源，這反映了現代商業智慧的實務做法。
3. 課程實施與學生成果
3.1 課程結構與實作環節
本課程圍繞著理論、示範與應用的循環來建構：
- 講課：介紹演算法的邏輯與商業應用案例（例如，使用關聯規則進行購物籃分析）。
- 現場示範：講師使用工具堆疊在樣本資料上建立並評估模型。
- 作業：學生在提供的資料集上複製此過程，調整參數並解讀結果。
- 專題研究：學生需尋找或獲得以商業為導向的資料集（例如客戶流失、銷售預測），定義問題、應用適當的探勘技術並提出洞見。
3.2 量化的學習成果
本文報告了質性的成功指標。學生在三個核心能力上取得了進展：
學生角色轉變
從：專注於演算法實作語法的程式設計師。
轉變為：專注於商業問題定義、模型選擇與洞見產生的分析師。
具體而言，學生學會了：(1) 執行基礎的資料分析與準備，(2) 設定運算引擎以建立、測試和比較多個探勘模型，以及 (3) 使用經過驗證的模型來預測結果並支援決策。
4. 技術分析與框架
4.1 涵蓋的核心資料探勘演算法
本課程涵蓋基礎演算法，每個演算法都對應一個商業問題：
- 分類（決策樹、樸素貝氏分類器）：「這位客戶會流失嗎？」
- 分群（K-Means）：「我們該如何區隔客戶群？」
- 關聯規則（Apriori）：「哪些產品經常被一起購買？」
- 預測（時間序列）：「我們下一季的銷售額會是多少？」
4.2 數學基礎
雖然工具抽象化了實作細節，但理解核心數學原理仍然至關重要。例如，樸素貝氏分類器奠基於貝氏定理：
$P(A|B) = \frac{P(B|A) \, P(A)}{P(B)}$
其中，在垃圾郵件偵測的例子中，$A$ 代表類別（「垃圾郵件」或「非垃圾郵件」），而 $B$ 代表特徵（電子郵件中的詞彙）。「樸素」的假設是特徵之間條件獨立。同樣地，K-Means 分群的目標函數（工具所最佳化的）是：
$J = \sum_{i=1}^{k} \sum_{\mathbf{x} \in S_i} \|\mathbf{x} - \mathbf{\mu}_i\|^2$
其中 $k$ 是分群數量，$S_i$ 是分群 $i$ 中的資料點，而 $\mathbf{\mu}_i$ 是分群 $i$ 的質心。
5. 批判性分析與產業觀點
核心洞見： Jafar 的論文不僅僅是一份教學指南；它更是一份彌合學術資料科學理論與現代商業智慧職場中工具驅動現實之間嚴重落差的戰略藍圖。真正的創新在於認識到，對商科主修生而言，價值不在於建造引擎，而在於專業地駕駛它到達目的地（一個決策）。
邏輯脈絡： 其論點具有令人信服的實用性。該領域正處於變動中（屬實），編程對這群受眾而言是個障礙（屬實），而 Excel 無所不在（無可否認）。因此，利用 Excel 作為通往進階商業智慧和雲端平台的入門途徑，是一條合乎邏輯、低摩擦的勝任能力培養路徑。這反映了產業自身從客製化編碼解決方案，轉向整合平台（如 Microsoft 的 Power BI、Tableau 和雲端機器學習服務，如 AWS SageMaker、Google AI Platform）的趨勢。正如關於易用機器學習的開創性著作《關於機器學習需要知道的幾件有用的事》（Domingos, 2012）所論證的，「知識」往往不在於演算法的程式碼，而在於對其偏見和輸出的應用理解——這正是本課程所培養的。
優點與缺陷： 其優點在於其實務上的卓越性。它解決了一個真實的課程問題，並完美地契合了產業對「能夠向正確工具提出正確問題的分析師」的需求。然而，其缺陷在於可能造成一種「黑箱」依賴。學生可能學會了按哪個按鈕來執行決策樹，但對於熵或基尼不純度實際衡量了什麼仍然模糊不清，從而導致誤用的風險。這與電腦科學領域更深入的教學方法（如經典著作《資料探勘：概念與技術》（Han, Kamber, Pei, 2011）中詳細介紹的、強調演算法內部運作的方法）形成對比。此外，將課程緊密綁定於特定廠商堆疊（Microsoft）有快速過時的風險，儘管其核心哲學是可轉移的。
可執行的洞見： 對教育者而言，指令是明確的：工具優先的教學法不再是一種妥協；它已成為商學課程的必要之舉。 此課程設計應被複製，但需加入關鍵的強化內容：1) 納入強制性的「底層運作」模組，使用如 Python 的 scikit-learn 等開源平台來揭開黑箱的神秘面紗，遵循廣泛的 MOOC 課程所設立的範例。2) 圍繞與工具無關的 CRISP-DM 或 KDD 流程框架建立個案研究，以確保方法論的嚴謹性超越特定軟體。3) 整合倫理與可解釋性的討論——這些主題在現代人工智慧/機器學習中至關重要，正如史丹佛大學以人為本人工智慧研究所等機構的研究所強調的——因為易於使用的工具也可能讓人輕易產生誤導或有偏見的模型。
6. 未來應用與發展方向
以工具為本的方法具有顯著的擴展潛力：
- 與現代商業智慧/人工智慧平台整合： 課程可以從 Excel 增益集演進，納入 Power BI、Tableau Prep 和雲端 AutoML 服務（例如 Google Cloud AutoML、Azure Machine Learning studio）的實作模組，這些代表了下一代對分析師友善的工具。
- 跨學科專案： 此框架非常適合跨功能課程，讓商科學生與行銷、財務或供應鏈管理的同儕合作，將資料探勘應用於真實的部門資料集。
- 聚焦於輕量級 MLOps： 未來的迭代可以引入模型部署、監控和生命週期管理的概念，使用簡化的管線，為學生做好完整的模型營運化流程準備。
- 強調人工智慧倫理與可解釋性： 隨著工具讓強大的模型更易於取得，課程必須擴展以教導學生如何審查偏見（使用如 IBM 的 AI Fairness 360 等工具包）並解釋模型結果，這是在歐盟人工智慧法案及類似法規中強調的關鍵技能。
7. 參考文獻
- Jafar, M. J. (2010). A Tools-Based Approach to Teaching Data Mining Methods. Journal of Information Technology Education: Innovations in Practice, 9, IIP-1-IIP-9.
- Domingos, P. (2012). A few useful things to know about machine learning. Communications of the ACM, 55(10), 78-87.
- Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann.
- Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining. Pearson Education.
- Wirth, R., & Hipp, J. (2000). CRISP-DM: Towards a standard process model for data mining. Proceedings of the 4th International Conference on the Practical Applications of Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 29-39).
- Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). (2023). The AI Index Report 2023. Retrieved from https://aiindex.stanford.edu/report/