數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘概述匯報人：AA2024-01-25數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體系數(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)建聚類分析和異常檢測應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評估contents目錄01數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(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。定義數(shù)據(jù)挖掘起源于20世紀80年代，隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展而逐漸成熟。經(jīng)歷了從統(tǒng)計分析到機器學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷演進，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展和完善。發(fā)展歷程定義與發(fā)展歷程聯(lián)系數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)都是通過對數(shù)據(jù)進行分析和處理來提取有用信息和知識的過程。兩者都依賴于算法和模型來進行數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測。區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘更注重從大量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識，而機器學(xué)習(xí)則更注重通過訓(xùn)練模型來對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類。此外，數(shù)據(jù)挖掘通常涉及對數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取等步驟，而機器學(xué)習(xí)則更注重模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)關(guān)系應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、教育、電商等領(lǐng)域。例如，在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可用于信用評分、風(fēng)險控制和投資決策等方面；在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可用于疾病診斷、藥物研發(fā)和健康管理等方面。價值體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)和組織更好地了解市場和客戶需求，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和提高決策效率。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢，為企業(yè)和組織提供有價值的洞察和預(yù)測。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助企業(yè)和組織降低運營成本和風(fēng)險，提高盈利能力和競爭力。應(yīng)用領(lǐng)域及價值體現(xiàn)02數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體系對數(shù)據(jù)進行概括和總結(jié)，包括數(shù)據(jù)的中心趨勢、離散程度、分布形態(tài)等。描述性統(tǒng)計通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，包括假設(shè)檢驗、參數(shù)估計、置信區(qū)間等。推論性統(tǒng)計研究多個變量之間的關(guān)系，包括回歸分析、因子分析、聚類分析等。多元統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析方法監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)方法01020304通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到模型后用于預(yù)測新數(shù)據(jù)。對無標簽數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點，利用少量有標簽數(shù)據(jù)和大量無標簽數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。智能體通過與環(huán)境交互進行學(xué)習(xí)，以達到最佳決策效果。用于處理圖像數(shù)據(jù)，通過卷積層、池化層等提取圖像特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能，可以捕捉序列中的長期依賴關(guān)系。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）通過生成器和判別器的博弈，生成與真實數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）將深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合，提高智能體的決策能力和學(xué)習(xí)效率。深度強化學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)自然語言處理技術(shù)對文本進行分詞、詞性標注等基本處理。研究句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，建立詞語之間的依存關(guān)系。研究文本中詞語、短語和句子的含義，實現(xiàn)對文本的深入理解。從文本中抽取出關(guān)鍵信息，并以結(jié)構(gòu)化的形式進行表示。詞法分析句法分析語義理解信息抽取03數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程缺失值處理異常值檢測與處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換文本數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法論述采用插值、刪除或基于模型的方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值。通過標準化、歸一化或?qū)?shù)轉(zhuǎn)換等方法改變數(shù)據(jù)的分布或范圍。利用統(tǒng)計方法、箱線圖或機器學(xué)習(xí)算法識別并處理異常值。對文本數(shù)據(jù)進行分詞、去除停用詞、詞干提取等操作，以提取有用的信息。利用統(tǒng)計測試、信息增益、卡方檢驗等方法評估特征的重要性，并選擇關(guān)鍵特征。特征選擇方法降維技術(shù)特征構(gòu)造特征縮放采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）或自編碼器等方法降低特征維度，同時保留重要信息。通過組合現(xiàn)有特征或基于領(lǐng)域知識創(chuàng)造新特征，以提高模型的性能。采用最小-最大縮放、標準化或歸一化等方法調(diào)整特征的尺度，以優(yōu)化模型的訓(xùn)練效果。特征選擇及降維技巧分享收集用戶在電商平臺上的瀏覽、搜索、購買等行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值，如刪除重復(fù)記錄、填充缺失的購買金額等。數(shù)據(jù)清洗提取有用的特征，如用戶活躍度、購買頻率、瀏覽時長等，并進行特征選擇和降維處理。特征工程將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)模型的格式，如CSV文件或數(shù)據(jù)庫表。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換案例：電商用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)處理實踐04關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘數(shù)據(jù)集中項的集合，如購物籃中的商品組合。項集項集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率，用于衡量項集的普遍性。支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析在包含X的事務(wù)中，也包含Y的比例，用于衡量X與Y之間的關(guān)聯(lián)強度。置信度與預(yù)期置信度的比值，用于判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則是否有意義。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析提升度置信度Apriori算法基于頻繁項集的性質(zhì)（任何非頻繁項集的超集也是非頻繁的）進行剪枝，逐層搜索頻繁項集。FP-Growth算法通過構(gòu)造FP樹（FrequentPatternTree）來壓縮數(shù)據(jù)并直接挖掘頻繁項集，無需生成候選項集。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析按時間順序排列的事件列表，如用戶的購買行為序列。序列序列中的一個連續(xù)部分。子序列序列模式挖掘方法論述支持度：子序列在所有序列中出現(xiàn)的頻率。序列模式挖掘方法論述GSP算法（GeneralizedSequentia…通過多次掃描數(shù)據(jù)庫，逐層發(fā)現(xiàn)頻繁子序列。要點一要點二PrefixSpan算法采用前綴投影技術(shù)，無需生成候選子序列，直接挖掘頻繁子序列。序列模式挖掘方法論述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用Apriori或FP-Growth算法，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如“尿布→紙巾”等。結(jié)果應(yīng)用根據(jù)挖掘結(jié)果，調(diào)整商品擺放位置、制定促銷策略等，提高銷售額和客戶滿意度。序列模式挖掘分析顧客的購物行為序列，發(fā)現(xiàn)顧客的購買習(xí)慣或趨勢，如“先買蔬菜再買水果”等。數(shù)據(jù)準備收集超市購物籃數(shù)據(jù)，包括商品名稱、購買時間等信息。案例：超市購物籃分析實踐05分類與預(yù)測模型構(gòu)建ABCD分類算法原理剖析及比較評價決策樹分類算法通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類，易于理解和解釋，但可能過擬合。支持向量機（SVM）通過尋找最優(yōu)超平面進行分類，適用于高維數(shù)據(jù)，但對參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感。貝葉斯分類算法基于貝葉斯定理和概率統(tǒng)計進行分類，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)可能不佳。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元連接方式進行分類，可處理復(fù)雜非線性問題，但訓(xùn)練時間長且易過擬合。預(yù)測模型構(gòu)建方法論述線性回歸通過建立自變量與因變量之間的線性關(guān)系進行預(yù)測，簡單易用，但可能不適用于非線性關(guān)系。邏輯回歸適用于因變量為二分類的預(yù)測問題，可解釋性強，但對多分類問題處理不佳。時間序列分析針對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測，可捕捉數(shù)據(jù)的趨勢和周期性變化，但對突發(fā)事件預(yù)測能力有限。集成學(xué)習(xí)通過組合多個弱學(xué)習(xí)器構(gòu)建強學(xué)習(xí)器進行預(yù)測，可提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性，但訓(xùn)練時間較長。模型應(yīng)用將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實時交易數(shù)據(jù)，實現(xiàn)信用卡欺詐的自動檢測。模型評估采用準確率、召回率、F1分數(shù)等指標評估模型的分類效果。模型訓(xùn)練利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整模型參數(shù)以提高分類性能。數(shù)據(jù)準備收集信用卡交易數(shù)據(jù)，包括交易時間、金額、地點等信息，并進行預(yù)處理和特征工程。模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的分類算法，如決策樹、隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。案例：信用卡欺詐檢測實踐06聚類分析和異常檢測應(yīng)用K-means聚類01通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，簇間相似度低。優(yōu)點是簡單高效，缺點是需要指定K值且對初始質(zhì)心敏感。層次聚類02通過計算數(shù)據(jù)點間的相似度構(gòu)建聚類樹，可靈活選擇不同層次的聚類結(jié)果。優(yōu)點是能夠發(fā)現(xiàn)不同粒度的簇，缺點是計算量大且不易處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。DBSCAN聚類03基于密度進行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇且對噪聲數(shù)據(jù)魯棒。優(yōu)點是不需要指定簇的數(shù)量，缺點是對參數(shù)敏感且處理高維數(shù)據(jù)時效果不佳。聚類分析算法原理剖析及比較評價基于統(tǒng)計的異常檢測通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量（如均值、標準差等）來判斷異常。優(yōu)點是簡單易懂，缺點是難以處理多峰分布或非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)?；诰嚯x的異常檢測通過計算數(shù)據(jù)點與其他點的距離來判斷異常，遠離大多數(shù)點的數(shù)據(jù)點被認為是異常。優(yōu)點是能夠處理任意形狀的數(shù)據(jù)分布，缺點是計算量大且對參數(shù)敏感?；诿芏鹊漠惓z測通過計算數(shù)據(jù)點所在區(qū)域的密度來判斷異常，密度遠低于周圍區(qū)域的數(shù)據(jù)點被認為是異常。優(yōu)點是能夠發(fā)現(xiàn)局部異常且對噪聲數(shù)據(jù)魯棒，缺點是對參數(shù)敏感且計算量大。異常檢測算法原理剖析及比較評價VS利用聚類分析算法對客戶進行細分，幫助企業(yè)了解不同客戶群體的需求和特點，制定個性化的營銷策略。例如，電商企業(yè)可以利用K-means聚類算法將客戶劃分為不同的購買行為群體，針對不同群體提供個性化的推薦和促銷活動。異常交易識別利用異常檢測算法識別交易數(shù)據(jù)中的異常行為，如欺詐交易、惡意刷單等。例如，金融企業(yè)可以利用基于距離的異常檢測算法識別信用卡交易中的異常行為，及時發(fā)現(xiàn)并阻止欺詐行為的發(fā)生?？蛻艏毞职咐嚎蛻艏毞趾彤惓＝灰鬃R別實踐07數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評估數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦基于圖形的數(shù)據(jù)可視化利用圖表、圖像等形式展示數(shù)據(jù)，如折線圖、柱狀圖、散點圖等?；诘貓D的數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)與地理位置相結(jié)合，通過地圖形式展示數(shù)據(jù)分布和變化?；趧赢嫷臄?shù)據(jù)可視化：通過動畫形式展示數(shù)據(jù)隨時間或其他因素的變化過程。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦功能強大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，提供豐富的圖表類型和交互式操作。TableauPowerBID3.js微軟推出的數(shù)據(jù)可視化工具，與Office套件無縫集成，易于上手且功能豐富?；贘avaScript的開源數(shù)據(jù)可視化庫，提供高度定制化的圖表和數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔。030201數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦評估指標應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的各個方面，如準確性、穩(wěn)定性、可解釋性等。針對具體的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)選擇合適的評估指標，如分類任務(wù)常用準確率、召回率等。全面性針對性結(jié)果評估指標體系構(gòu)建方法論述可比性評估指標應(yīng)具有可比性，以便對不同算法或模型進行性能比較。確定評估目標明確數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的目標和需求，如預(yù)測、分類、聚類等。結(jié)果評估指標體系構(gòu)建方法論述根據(jù)評估目標選擇合適的評估指標，如準確率、召回率、F1值等。選擇合適的評估指標將多個評估指標組合起來，形成一個全面、客觀的評估指標體系。構(gòu)建評估指標體系結(jié)果評估指標體系構(gòu)建方法論述衡量推薦質(zhì)量通過評估可以了解推薦系統(tǒng)的性能和質(zhì)量，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。提升用戶體驗優(yōu)質(zhì)的推薦系統(tǒng)能夠提升用戶的購物體驗和滿意度，增加用戶黏性。案例：電商推薦系統(tǒng)效果評估實踐