大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)介紹課件

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)介紹課件匯報(bào)人：AA2024-01-26目錄大數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取關(guān)聯(lián)規(guī)則與分類算法聚類分析與異常檢測(cè)推薦系統(tǒng)與協(xié)同過(guò)濾可視化技術(shù)與評(píng)估指標(biāo)01大數(shù)據(jù)挖掘概述大數(shù)據(jù)指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。定義大數(shù)據(jù)具有Volume（數(shù)據(jù)體量巨大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Value（價(jià)值密度低）的4V特點(diǎn)。特點(diǎn)大數(shù)據(jù)定義與特點(diǎn)第一階段萌芽期，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展而逐漸興起，主要關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化等方面。第二階段快速發(fā)展期，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開始應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、教育等，成為決策支持的重要手段。第三階段成熟期，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸與云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)融合，形成更加智能化的數(shù)據(jù)處理和分析能力。挖掘技術(shù)發(fā)展歷程應(yīng)用領(lǐng)域金融、醫(yī)療、教育、物流、電商等各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。價(jià)值體現(xiàn)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，幫助企業(yè)做出更準(zhǔn)確的決策，提高運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也可以幫助政府和社會(huì)組織更好地了解社會(huì)現(xiàn)象和問(wèn)題，為政策制定和社會(huì)治理提供有力支持。應(yīng)用領(lǐng)域及價(jià)值02數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取缺失值處理異常值處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換離散化刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值等）刪除、替換、分箱等標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換等分箱、卡方分箱、決策樹分箱等0401數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法0203特征選擇及降維技術(shù)特征選擇過(guò)濾法（卡方檢驗(yàn)、信息增益、相關(guān)系數(shù)等）、包裝法（遞歸特征消除、穩(wěn)定性選擇等）、嵌入法（L1正則化、隨機(jī)森林特征重要性等）降維技術(shù)主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）、t-SNE等分詞、去除停用詞、詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等圖像增強(qiáng)、圖像變換、特征提?。⊿IFT、HOG、CNN等）文本和圖像數(shù)據(jù)處理圖像數(shù)據(jù)處理文本數(shù)據(jù)處理03關(guān)聯(lián)規(guī)則與分類算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理通過(guò)尋找數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，即頻繁項(xiàng)集，進(jìn)而生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。支持度和置信度是衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)重要指標(biāo)。應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)籃子分析、交叉銷售、產(chǎn)品推薦、醫(yī)療診斷等。例如，在超市購(gòu)物籃分析中，可以發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買，從而優(yōu)化商品擺放和促銷策略。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景0102分類算法原理通過(guò)對(duì)已知類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)分類模型，用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。常見的分類算法有決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、K近鄰等。決策樹易于理解和解釋，能夠處理非線性關(guān)系，但容易過(guò)擬合，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感。樸素貝葉斯基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，計(jì)算簡(jiǎn)單高效，但對(duì)于特征關(guān)聯(lián)較強(qiáng)的數(shù)據(jù)集表現(xiàn)不佳。支持向量機(jī)在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類，適用于二分類問(wèn)題，對(duì)于多分類問(wèn)題需要通過(guò)構(gòu)造多個(gè)二分類器解決。K近鄰基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，通過(guò)測(cè)量不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行分類，簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)數(shù)據(jù)集大小和維度敏感，計(jì)算量大。030405分類算法原理及優(yōu)缺點(diǎn)比較VS通過(guò)構(gòu)建并結(jié)合多個(gè)基分類器來(lái)提高分類性能的方法。常見的集成學(xué)習(xí)方法有裝袋（Bagging）、提升（Boosting）和隨機(jī)森林等。這些方法能夠降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力。深度學(xué)習(xí)在分類中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。在分類問(wèn)題中，深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等能夠自動(dòng)提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而取得更好的分類效果。集成學(xué)習(xí)方法集成學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)在分類中應(yīng)用04聚類分析與異常檢測(cè)聚類分析算法原理通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)象間的相似度，將數(shù)據(jù)對(duì)象分組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能相似，而不同組間的數(shù)據(jù)對(duì)象盡可能不相似。確定聚類參數(shù)如K-means算法中的簇?cái)?shù)K、DBSCAN算法中的鄰域半徑和密度閾值等。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征轉(zhuǎn)換等步驟，以消除噪聲和冗余信息，提高聚類效果。執(zhí)行聚類算法將數(shù)據(jù)輸入到選定的聚類算法中，進(jìn)行聚類計(jì)算。選擇合適的聚類算法根據(jù)數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、聚類目的等因素選擇合適的聚類算法，如K-means、DBSCAN、層次聚類等。評(píng)估聚類效果通過(guò)輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等指標(biāo)評(píng)估聚類效果，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整聚類參數(shù)或選擇其他聚類算法。聚類分析算法原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程異常檢測(cè)算法原理通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點(diǎn)，識(shí)別出與正常數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)對(duì)象。異常檢測(cè)算法通?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法。通過(guò)識(shí)別異常交易行為，發(fā)現(xiàn)潛在的金融欺詐行為。檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的異常模式，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊或惡意行為。通過(guò)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的異常數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障或生產(chǎn)問(wèn)題。識(shí)別患者生理指標(biāo)中的異常變化，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療。金融欺詐檢測(cè)工業(yè)制造醫(yī)療領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)安全異常檢測(cè)算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景ABDC市場(chǎng)細(xì)分通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為、偏好等數(shù)據(jù)的聚類分析，將市場(chǎng)劃分為不同的細(xì)分市場(chǎng)，為企業(yè)制定個(gè)性化營(yíng)銷策略提供依據(jù)。信用評(píng)分利用聚類分析對(duì)客戶的信用歷史、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，輔助信用評(píng)分模型更準(zhǔn)確地評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)。故障診斷在工業(yè)制造領(lǐng)域，通過(guò)聚類分析對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，識(shí)別出異常運(yùn)行模式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障診斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)。推薦系統(tǒng)利用聚類分析對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，發(fā)現(xiàn)用戶興趣簇群，為推薦系統(tǒng)提供更精準(zhǔn)的推薦內(nèi)容。同時(shí)結(jié)合異常檢測(cè)技術(shù)識(shí)別用戶行為的異常變化，及時(shí)調(diào)整推薦策略。聚類與異常檢測(cè)在實(shí)際問(wèn)題中運(yùn)用05推薦系統(tǒng)與協(xié)同過(guò)濾010203推薦系統(tǒng)定義根據(jù)用戶歷史行為、興趣偏好等信息，自動(dòng)推薦符合用戶需求的內(nèi)容或產(chǎn)品。推薦系統(tǒng)核心思想利用用戶行為數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，構(gòu)建用戶興趣模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。推薦系統(tǒng)應(yīng)用場(chǎng)景電商、音樂、視頻、新聞、社交等領(lǐng)域。推薦系統(tǒng)概述及核心思想03協(xié)同過(guò)濾算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程收集用戶行為數(shù)據(jù)、計(jì)算用戶或物品相似度、生成推薦列表。01協(xié)同過(guò)濾算法原理利用用戶歷史行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶之間的相似度，找出相似用戶喜歡的物品推薦給當(dāng)前用戶。02協(xié)同過(guò)濾算法分類基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于物品的協(xié)同過(guò)濾。協(xié)同過(guò)濾算法原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程基于內(nèi)容推薦方法通過(guò)分析物品的內(nèi)容信息，推薦與用戶歷史喜好相似的物品?；旌贤扑]方法將協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容推薦等方法結(jié)合起來(lái)，以提高推薦的準(zhǔn)確性和多樣性?；旌贤扑]方法優(yōu)勢(shì)能夠克服單一推薦方法的局限性，綜合利用多種信息，提高推薦質(zhì)量?；趦?nèi)容推薦和混合推薦方法06可視化技術(shù)與評(píng)估指標(biāo)常用數(shù)據(jù)可視化工具Tableau、PowerBI、Echarts等。數(shù)據(jù)可視化工具的選擇根據(jù)數(shù)據(jù)類型、分析目的和用戶需求等因素選擇合適的工具。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)原理通過(guò)圖形、圖像等視覺元素將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來(lái)，以便更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)原理及工具介紹評(píng)估指標(biāo)種類準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等。性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，并設(shè)定合理的性能閾值。多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)綜合考慮多個(gè)評(píng)估指標(biāo)的結(jié)果，以更全面地評(píng)價(jià)模型的性能。