數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能分析培訓(xùn)資料

數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能分析培訓(xùn)資料匯報人：XX2024-01-23數(shù)據(jù)挖掘概述商業(yè)智能分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與方法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與序列模式分析分類與預(yù)測模型構(gòu)建及評估方法聚類分析與異常檢測技術(shù)應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化與報表呈現(xiàn)技巧contents目錄數(shù)據(jù)挖掘概述01數(shù)據(jù)挖掘定義數(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，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系和規(guī)律。數(shù)據(jù)挖掘背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法已無法滿足需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，為處理和分析海量數(shù)據(jù)提供了有效手段。數(shù)據(jù)挖掘定義與背景數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域社交媒體疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等。用戶畫像、情感分析、輿情監(jiān)測等。金融領(lǐng)域電子商務(wù)其他領(lǐng)域信用評分、欺詐檢測、股票市場分析等。用戶行為分析、商品推薦、營銷策略制定等。智能交通、環(huán)境保護、能源管理等。深度學(xué)習(xí)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。時間序列分析算法ARIMA模型、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori、FP-Growth等。分類算法決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等。聚類算法K-means、層次聚類、DBSCAN等。數(shù)據(jù)挖掘常用算法商業(yè)智能分析基礎(chǔ)02商業(yè)智能（BusinessIntelligence，BI）是一種運用數(shù)據(jù)倉庫、在線分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來處理和分析數(shù)據(jù)的技術(shù)，旨在幫助企業(yè)更好地了解市場、客戶和業(yè)務(wù)運營情況，從而做出更明智的決策。商業(yè)智能定義商業(yè)智能經(jīng)歷了從報表、查詢、在線分析處理（OLAP）到數(shù)據(jù)挖掘等階段的發(fā)展，逐漸從簡單的數(shù)據(jù)處理向智能化、預(yù)測性分析轉(zhuǎn)變。發(fā)展歷程商業(yè)智能概念及發(fā)展歷程數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析工具商業(yè)智能系統(tǒng)架構(gòu)與組成01020304存儲和管理企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，為商業(yè)智能提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。包括數(shù)據(jù)清洗、整合、轉(zhuǎn)換等過程，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。通過圖表、儀表板等方式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，便于用戶理解和分析。提供數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析等功能，幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。商業(yè)智能在企業(yè)中應(yīng)用價值通過實時、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)快速響應(yīng)市場變化，提高決策效率。通過對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)流程中的瓶頸和問題，進而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。通過深入了解市場和客戶需求，提供個性化產(chǎn)品和服務(wù)，增強市場競爭力。通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，優(yōu)化資源配置和降低成本支出。提升決策效率優(yōu)化業(yè)務(wù)流程增強市場競爭力降低運營成本數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與方法03通過刪除、填充或插值等方法處理數(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)去重利用統(tǒng)計方法、箱線圖等手段識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，采用精確匹配或模糊匹配等方法去除重復(fù)數(shù)據(jù)。030201數(shù)據(jù)清洗與去重技術(shù)利用統(tǒng)計檢驗、信息增益、相關(guān)系數(shù)等方法評估特征重要性，選擇對模型有貢獻的特征。特征選擇通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等手段，將原始特征轉(zhuǎn)換為新的特征表示，降低特征維度或提高特征質(zhì)量。特征提取根據(jù)業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)特點，構(gòu)造新的特征，以捕捉更多有用信息。特征構(gòu)造特征選擇與提取方法

文本處理技術(shù)文本清洗去除文本中的標(biāo)點符號、停用詞、特殊符號等無關(guān)信息，提高文本質(zhì)量。分詞技術(shù)采用基于規(guī)則或統(tǒng)計的分詞方法，將連續(xù)文本切分為單詞或詞組。文本表示將文本轉(zhuǎn)換為向量表示，如詞袋模型（BagofWords）、TF-IDF、Word2Vec等，以便進行后續(xù)的文本分析和挖掘。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與序列模式分析04描述數(shù)據(jù)項之間在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的有趣聯(lián)系，形如X→Y的蘊含式，其中X和Y是不相交的項集。關(guān)聯(lián)規(guī)則定義支持度與置信度Apriori算法FP-Growth算法支持度反映項集在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的頻率，置信度則衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信程度。通過逐層搜索的迭代方法找出事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的頻繁項集，以生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。采用分而治之的策略，通過構(gòu)造FP樹來挖掘頻繁項集，無需生成候選項集，效率更高。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理描述事務(wù)數(shù)據(jù)庫中項集之間的有序關(guān)系，形如<X,Y>的序列，其中X和Y是項集且X在Y之前發(fā)生。序列模式定義時間間隔用于定義序列中相鄰項集之間的時間限制，滑動窗口則用于限制序列的總時長。時間間隔與滑動窗口類似于Apriori算法，通過逐層搜索找出頻繁序列模式，但需要考慮時間間隔和滑動窗口的約束。GSP算法采用前綴共享的思想，通過構(gòu)造前綴樹來挖掘頻繁序列模式，無需生成候選序列，效率更高。FreeSpan算法序列模式基本概念及算法原理風(fēng)險預(yù)警與防范在金融、安全等領(lǐng)域，通過挖掘異常交易、異常行為等數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式，實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警和防范。購物籃分析通過挖掘顧客購物籃中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為商品擺放、促銷策略等提供決策支持?？蛻粜袨榉治鐾ㄟ^分析客戶在網(wǎng)站或APP上的點擊流數(shù)據(jù)，挖掘序列模式，發(fā)現(xiàn)客戶的興趣偏好和行為習(xí)慣，為個性化推薦和精準(zhǔn)營銷提供依據(jù)。市場趨勢預(yù)測結(jié)合關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式挖掘結(jié)果，分析市場需求的動態(tài)變化，預(yù)測未來市場趨勢，為企業(yè)制定市場策略提供參考。關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式在商業(yè)中應(yīng)用案例分類與預(yù)測模型構(gòu)建及評估方法05通過樹狀結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類，常用算法有ID3、C4.5和CART。在高維空間中尋找最優(yōu)超平面，使得不同類別數(shù)據(jù)間隔最大。分類模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)支持向量機（SVM）決策樹基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)的分類方法。樸素貝葉斯根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離進行分類。K近鄰（KNN）分類模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)010204分類模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)準(zhǔn)確率（Accuracy）：正確分類的樣本占總樣本的比例。精確率（Precision）：真正例占預(yù)測為正例的比例。召回率（Recall）：真正例占實際為正例的比例。F1分?jǐn)?shù)：精確率和召回率的調(diào)和平均值。03線性回歸通過最小化預(yù)測值與真實值之間的平方誤差來擬合數(shù)據(jù)。邏輯回歸用于二分類問題，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸輸出映射到[0,1]區(qū)間。預(yù)測模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)預(yù)測模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元連接方式的計算模型，用于復(fù)雜非線性問題。時間序列分析針對時間序列數(shù)據(jù)，如ARIMA、LSTM等模型進行預(yù)測。衡量預(yù)測值與真實值之間誤差的平方的平均值。均方誤差（MSE）MSE的平方根，更直觀地反映誤差大小。均方根誤差（RMSE）預(yù)測模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)平均絕對誤差（MAE）預(yù)測值與真實值之間絕對誤差的平均值。R方值（R-squared）衡量模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，值越接近1表示模型擬合越好。預(yù)測模型構(gòu)建方法及評估指標(biāo)客戶細(xì)分信用評分銷售預(yù)測推薦系統(tǒng)分類與預(yù)測在商業(yè)中應(yīng)用案例通過分類模型識別不同客戶群體的特征和行為模式，實現(xiàn)個性化營銷和服務(wù)?；跉v史銷售數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，構(gòu)建預(yù)測模型預(yù)測未來銷售趨勢，指導(dǎo)庫存管理和供應(yīng)鏈優(yōu)化。利用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測模型，評估借款人的信用風(fēng)險，輔助貸款決策。結(jié)合用戶歷史行為、興趣偏好等信息，構(gòu)建分類或預(yù)測模型，為用戶提供個性化的產(chǎn)品或服務(wù)推薦。聚類分析與異常檢測技術(shù)應(yīng)用06常見聚類算法K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類分析定義將數(shù)據(jù)對象分組成為多個類或簇，使得同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象則相異度較大。算法原理通過迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，使得同一簇內(nèi)對象間距離最小化，不同簇間距離最大化。聚類分析基本概念及算法原理識別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的異常數(shù)據(jù)點。異常檢測定義基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法等。常見異常檢測算法通過構(gòu)建正常數(shù)據(jù)的模型，并設(shè)定閾值來判斷數(shù)據(jù)點是否為異常點。算法原理異常檢測基本概念及算法原理通過聚類分析將客戶分成不同的群體，以便針對不同群體制定個性化的營銷策略。客戶細(xì)分利用異常檢測技術(shù)識別信用卡交易中的欺詐行為，保障客戶資金安全。信用卡欺詐檢測通過聚類分析識別供應(yīng)商之間的相似性和差異性，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理和采購策略。供應(yīng)鏈優(yōu)化利用異常檢測技術(shù)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量中的異常模式，及時發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測聚類分析與異常檢測在商業(yè)中應(yīng)用案例數(shù)據(jù)可視化與報表呈現(xiàn)技巧0703數(shù)據(jù)可視化適用場景數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)報告、數(shù)據(jù)展示等。01數(shù)據(jù)可視化定義將數(shù)據(jù)通過圖形、圖像等視覺元素進行展示，以便更直觀、易理解地傳達(dá)數(shù)據(jù)信息。02常見數(shù)據(jù)可視化工具Excel、Tableau、PowerBI、D3.js等。數(shù)據(jù)可視化基本概念及工具介紹報表設(shè)計原則合理利用空間、保持一致性、避免過度裝飾。報表布局技巧數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方法交互設(shè)計01020403增加報表交互性，如篩選、排序、鉆取等，提高用戶體驗。簡潔明了、重點突出、易于理解。使用圖表、表格、指標(biāo)卡等多元化展