2023數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)倉庫與挖掘算法培訓(xùn)教案

數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)倉庫與挖掘算法培訓(xùn)匯報人：2023-12-16CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘算法概述數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘分類與預(yù)測模型構(gòu)建聚類分析與異常檢測實踐案例分析與挑戰(zhàn)應(yīng)對數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)01數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉庫定義數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)中扮演著重要角色，它能夠整合多個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，支持各種分析和決策應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉庫作用數(shù)據(jù)倉庫概念及作用數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源，包括企業(yè)內(nèi)部和外部的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等。ETL過程ETL是數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中的關(guān)鍵步驟，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載三個過程，用于將數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉庫所需的格式和結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)倉庫通常采用分布式存儲技術(shù)，如Hadoop、Spark等，以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲和處理。數(shù)據(jù)訪問數(shù)據(jù)倉庫提供多種數(shù)據(jù)訪問接口和工具，如SQL、OLAP等，以方便用戶進行數(shù)據(jù)查詢和分析。明確數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)目標和需求，包括數(shù)據(jù)的范圍、質(zhì)量、更新頻率等。需求分析建立數(shù)據(jù)維護機制和流程，包括數(shù)據(jù)的更新、備份、恢復(fù)等，以確保數(shù)據(jù)倉庫的穩(wěn)定性和可用性。數(shù)據(jù)維護根據(jù)需求分析結(jié)果，設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型和物理模型，包括星型模型、雪花模型等。數(shù)據(jù)建模開發(fā)ETL腳本和程序，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載過程。ETL開發(fā)對加載到數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)進行驗證和測試，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。數(shù)據(jù)驗證0201030405數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)流程數(shù)據(jù)挖掘算法概述02數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識的過程，通過特定算法對數(shù)據(jù)進行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)。根據(jù)挖掘目標和任務(wù)的不同，數(shù)據(jù)挖掘可分為分類與預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時序模式挖掘等。數(shù)據(jù)挖掘定義與分類數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘定義常用數(shù)據(jù)挖掘算法簡介分類與預(yù)測算法包括決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機等，用于預(yù)測離散或連續(xù)的目標變量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori、FP-Growth等，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣關(guān)聯(lián)和頻繁模式。聚類分析算法如K-means、層次聚類、DBSCAN等，用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組之間的數(shù)據(jù)相似度較低。時序模式挖掘算法如時間序列分析、滑動窗口等，用于發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的周期性、趨勢性和其他模式。算法選擇在選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的性質(zhì)、挖掘任務(wù)的目標、算法的效率和可解釋性等因素。評估標準評估數(shù)據(jù)挖掘算法的性能通常使用準確率、召回率、F1值、AUC等指標，同時還可以使用交叉驗證、留出法等方法來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力。算法選擇及評估標準數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程03采用插值、刪除或基于模型的方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值。缺失值處理異常值檢測與處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換利用統(tǒng)計方法、箱線圖等識別異常值，并進行相應(yīng)的處理，如刪除、替換或保留。通過規(guī)范化、標準化或非線性變換等方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。030201數(shù)據(jù)清洗及轉(zhuǎn)換方法利用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法提取數(shù)據(jù)中的主要特征。特征提取基于統(tǒng)計檢驗、信息增益、互信息等指標評估特征的重要性，并選擇對模型訓(xùn)練有益的特征。特征選擇根據(jù)領(lǐng)域知識或經(jīng)驗，構(gòu)造新的特征，提高模型的預(yù)測性能。特征構(gòu)造特征提取與選擇技巧采用主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等降維技術(shù)，減少數(shù)據(jù)維度，降低計算復(fù)雜度。降維方法利用特征哈希、編碼等方法將高維特征壓縮為低維特征，同時保留大部分信息。特征壓縮將多個特征進行融合，形成新的特征表示，提高模型的泛化能力。特征融合數(shù)據(jù)降維處理技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘04關(guān)聯(lián)規(guī)則定義01關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要方法，用于發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中項之間的有趣關(guān)系。這些關(guān)系可以表示為形如"A->B"的規(guī)則，表示如果A發(fā)生，則B也可能發(fā)生。支持度與置信度02關(guān)聯(lián)規(guī)則的評價標準主要包括支持度和置信度。支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則的可信程度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程03關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常包括兩個步驟：首先找出所有頻繁項集，即由數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率高的項組成的集合；然后從這些頻繁項集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及原理Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它利用項集之間的先驗知識來減少搜索空間。該算法通過迭代的方式找出所有的頻繁項集，并使用這些頻繁項集來生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法原理Apriori算法可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如市場籃子分析、醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡(luò)安全等。例如，在市場籃子分析中，可以利用Apriori算法找出顧客經(jīng)常一起購買的商品組合，以便進行商品推薦和促銷策略制定。應(yīng)用示例Apriori算法原理及應(yīng)用示例序列模式挖掘定義序列模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的另一個重要分支，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)序列中的頻繁模式。這些模式可以表示為一系列按時間順序排列的事件或項。GSP算法原理GSP（GeneralizedSequentialPattern）算法是一種常用的序列模式挖掘算法，它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)序列中的頻繁子序列。該算法通過構(gòu)建前綴樹并利用深度優(yōu)先搜索策略來找出所有的頻繁子序列。應(yīng)用示例序列模式挖掘可以應(yīng)用于各種場景，如網(wǎng)站用戶行為分析、醫(yī)療過程監(jiān)控、金融交易欺詐檢測等。例如，在網(wǎng)站用戶行為分析中，可以利用GSP算法找出用戶訪問頁面的頻繁路徑，以便優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和提高用戶體驗。序列模式挖掘算法介紹分類與預(yù)測模型構(gòu)建05

分類問題描述及常用方法分類問題定義分類問題是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，旨在根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其分配到預(yù)定義的類別中。常用分類方法常見的分類方法包括決策樹、邏輯回歸、支持向量機、樸素貝葉斯等。分類算法評估指標分類算法的評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)等。特征選擇方法常見的特征選擇方法包括信息增益、增益率、基尼指數(shù)等。決策樹構(gòu)建過程決策樹的構(gòu)建通常包括特征選擇、決策樹生成和剪枝三個步驟。決策樹優(yōu)化方法決策樹的優(yōu)化方法包括剪枝、集成學(xué)習(xí)等，旨在提高模型的泛化能力。決策樹模型構(gòu)建與優(yōu)化123邏輯回歸是一種廣義線性模型，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間，實現(xiàn)二分類或多分類任務(wù)。邏輯回歸原理邏輯回歸的參數(shù)估計通常采用最大似然估計法。參數(shù)估計方法邏輯回歸廣泛應(yīng)用于廣告點擊率預(yù)測、信用評分、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。邏輯回歸應(yīng)用邏輯回歸模型原理及應(yīng)用聚類分析與異常檢測06聚類分析定義聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象分組，使得同一組（即簇）內(nèi)的對象相似度最大化，不同組之間的對象相似度最小化。聚類分析原理聚類分析通過計算對象之間的距離或相似度來評估它們之間的關(guān)聯(lián)程度。常見的距離度量方法包括歐幾里得距離、曼哈頓距離等。聚類算法根據(jù)距離或相似度將數(shù)據(jù)對象分配到不同的簇中，以達到分組的目的。聚類分析基本概念及原理K-means算法是一種迭代型的聚類算法，它通過最小化每個簇內(nèi)對象與簇質(zhì)心的距離平方和來優(yōu)化聚類結(jié)果。算法首先隨機選擇K個對象作為初始質(zhì)心，然后將剩余對象分配到最近的質(zhì)心所在的簇中。接著，算法重新計算每個簇的質(zhì)心，并重復(fù)分配和更新質(zhì)心的過程，直到達到收斂條件或最大迭代次數(shù)。K-means算法原理K-means算法在圖像處理、市場細分、文檔聚類等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。例如，在圖像處理中，可以使用K-means算法對圖像進行分割和壓縮；在市場細分中，可以使用K-means算法將消費者群體劃分為不同的細分市場，以便針對不同市場制定營銷策略。K-means算法應(yīng)用示例K-means算法原理及應(yīng)用示例異常檢測方法及應(yīng)用場景異常檢測定義：異常檢測是一種識別數(shù)據(jù)集中異常對象或事件的技術(shù)，這些異常對象或事件與正常數(shù)據(jù)模式存在顯著偏差。異常檢測原理：異常檢測算法通過計算數(shù)據(jù)對象的異常得分來識別異常。常見的異常檢測算法包括基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法和基于機器學(xué)習(xí)的方法等。這些方法通過不同的方式評估數(shù)據(jù)對象的異常程度，如計算數(shù)據(jù)對象與正常數(shù)據(jù)模式的偏離程度、數(shù)據(jù)對象的局部密度等。異常檢測應(yīng)用場景：異常檢測在金融欺詐檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。例如，在金融欺詐檢測中，可以使用異常檢測算法識別異常的交易行為，以預(yù)防欺詐事件的發(fā)生；在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，可以使用異常檢測算法檢測網(wǎng)絡(luò)流量中的異常模式，以發(fā)現(xiàn)潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊；在醫(yī)療診斷中，可以使用異常檢測算法分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)可能的疾病跡象或異常情況。實踐案例分析與挑戰(zhàn)應(yīng)對07數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程探討如何從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和特征選擇等預(yù)處理操作。推薦系統(tǒng)性能評估介紹準確率、召回率、F1分數(shù)等評估指標，以及A/B測試等評估方法，幫助工程師優(yōu)化推薦算法。推薦算法原理及應(yīng)用詳細介紹協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等推薦算法的原理，以及在電商領(lǐng)域的應(yīng)用場景。電商推薦系統(tǒng)構(gòu)建實踐案例03風(fēng)控模型性能評估介紹準確率、召回率、ROC曲線等評估指標，以及交叉驗證等評估方法，幫助工程師優(yōu)化風(fēng)控模型。01風(fēng)控模型原理及應(yīng)用闡述邏輯回歸、決策樹、隨機森林等風(fēng)控模型的原理，以及在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景。02數(shù)據(jù)獲取與處理探討如何從金融