數(shù)據(jù)挖掘工作技能培訓(xùn)課件

THEFIRSTLESSONOFTHESCHOOLYEAR數(shù)據(jù)挖掘工作技能培訓(xùn)課件目CONTENTS數(shù)據(jù)挖掘概述數(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深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評估錄01數(shù)據(jù)挖掘概述從大量數(shù)據(jù)中提取出有用、新穎、潛在有用的信息和知識的過程。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)挖掘成為解決數(shù)據(jù)豐富而知識貧乏問題的有效手段，對于決策支持、商業(yè)智能等領(lǐng)域具有重要意義。數(shù)據(jù)挖掘定義與重要性重要性數(shù)據(jù)挖掘定義金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域電子商務(wù)政府管理數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域01020304信用評分、欺詐檢測、股票市場分析等。疾病預(yù)測、個性化醫(yī)療、藥物研發(fā)等。用戶行為分析、推薦系統(tǒng)、市場趨勢預(yù)測等。城市規(guī)劃、交通管理、公共安全等。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ARIMA模型、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘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01數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、無效和錯誤數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。刪除重復(fù)記錄。處理無效值和錯誤值。數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法03類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換獨熱編碼、標簽編碼等。01數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。02數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換標準化、歸一化等。數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法文本數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換：處理文本數(shù)據(jù)中的特殊字符、停用詞等。數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法分詞處理。去除停用詞和特殊符號。數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法特征選擇從原始特征中選擇出與目標變量相關(guān)的特征。單變量特征選擇基于統(tǒng)計測試選擇特征。多變量特征選擇基于模型選擇特征。特征選擇與降維技術(shù)在模型訓(xùn)練過程中進行特征選擇。嵌入式特征選擇將高維數(shù)據(jù)降到低維空間，便于可視化和計算。降維技術(shù)特征選擇與降維技術(shù)線性判別分析（LDA）。t-SNE等非線性降維方法。特征選擇與降維技術(shù)缺失值處理：針對數(shù)據(jù)中的缺失值進行合理的填充或處理。刪除含有缺失值的記錄。使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值。缺失值處理及異常值檢測使用插值方法填充缺失值，如線性插值、多項式插值等。使用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測缺失值。異常值檢測：識別并處理數(shù)據(jù)中的異常值，避免對挖掘結(jié)果產(chǎn)生不良影響。缺失值處理及異常值檢測010204缺失值處理及異常值檢測基于統(tǒng)計方法的異常值檢測：如3σ原則、箱線圖等。基于距離的異常值檢測：如K近鄰算法等?；诿芏鹊漠惓Ｖ禉z測：如DBSCAN算法等?；谀Ｐ偷漠惓Ｖ禉z測：如自編碼器、孤立森林等。0301關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘支持度（Support）指項集在事務(wù)集中出現(xiàn)的頻率。置信度（Confidence）指規(guī)則中前件出現(xiàn)的情況下，后件出現(xiàn)的概率。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法提升度（Lift）：指規(guī)則中后件的出現(xiàn)相對于前件出現(xiàn)的獨立性的提升程度。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法Apriori算法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。FP-Growth算法通過構(gòu)造FP樹并對其進行挖掘，找出頻繁項集。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法通過逐層搜索的迭代方法找出序列數(shù)據(jù)庫中的頻繁序列模式。GSP算法采用前綴樹結(jié)構(gòu)表示序列數(shù)據(jù)，通過深度優(yōu)先搜索找出頻繁序列模式。FreeSpan算法序列模式挖掘方法及應(yīng)用通過分析顧客的購物序列，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，優(yōu)化商品擺放和促銷策略。購物籃分析網(wǎng)站點擊流分析生物信息學(xué)通過分析用戶的瀏覽序列，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣和行為模式，優(yōu)化網(wǎng)站設(shè)計和推薦系統(tǒng)。通過分析基因序列或蛋白質(zhì)序列，發(fā)現(xiàn)生物標記物或藥物作用靶點。030201序列模式挖掘方法及應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘利用Apriori或FP-Growth等算法，找出商品之間的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)準備收集顧客的購物記錄，包括購買的商品、購買時間等信息。數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)約，以便于后續(xù)的挖掘分析。結(jié)果評估根據(jù)支持度、置信度和提升度等指標，對挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行評估和排序。應(yīng)用實踐將挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于商品擺放、促銷策略制定等實踐中，提高銷售額和客戶滿意度。案例分析：購物籃分析01分類與預(yù)測模型構(gòu)建常用分類算法介紹及比較原理基于實例的學(xué)習(xí)，通過測量不同數(shù)據(jù)點之間的距離進行分類。優(yōu)點簡單易懂，無需估計參數(shù)，適合多分類問題。常用分類算法介紹及比較對數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)敏感，計算量大。缺點尋找一個超平面，使得兩類數(shù)據(jù)點距離該超平面最遠。原理VS在高維空間中表現(xiàn)優(yōu)異，對于非線性問題可以使用核函數(shù)進行解決。缺點對參數(shù)和核函數(shù)的選擇敏感，計算量大。優(yōu)點常用分類算法介紹及比較基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)的分類方法。原理對小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，適合增量式訓(xùn)練。優(yōu)點假設(shè)條件過于理想化，實際應(yīng)用中可能受到一定影響。缺點常用分類算法介紹及比較邏輯回歸模型原理通過引入sigmoid函數(shù)，將線性回歸模型的輸出轉(zhuǎn)換為概率值。使用最大似然估計法求解模型參數(shù)。邏輯回歸模型原理與實踐模型訓(xùn)練使用梯度下降等優(yōu)化算法求解模型參數(shù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括缺失值處理、特征選擇等。模型評估使用準確率、召回率等指標評估模型性能。邏輯回歸模型原理與實踐通過遞歸地構(gòu)建決策樹來解決問題，每個內(nèi)部節(jié)點表示一個特征屬性上的判斷條件。易于理解和解釋，能夠處理非線性關(guān)系。原理優(yōu)點決策樹、隨機森林等集成學(xué)習(xí)方法缺點：容易過擬合，對噪聲數(shù)據(jù)敏感。決策樹、隨機森林等集成學(xué)習(xí)方法通過集成學(xué)習(xí)的思想，構(gòu)建多個決策樹并結(jié)合它們的輸出進行預(yù)測。原理降低了過擬合的風(fēng)險，提高了模型的泛化能力。優(yōu)點相比單一決策樹，計算量較大。缺點決策樹、隨機森林等集成學(xué)習(xí)方法模型訓(xùn)練與評估使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，并使用測試數(shù)據(jù)集評估模型的性能。根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或嘗試其他算法以提高模型性能。數(shù)據(jù)準備收集用戶的歷史信用記錄、個人信息等數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理。特征工程提取與信用評分相關(guān)的特征，如歷史借貸記錄、收入情況等。模型選擇根據(jù)問題的特點選擇合適的分類算法，如邏輯回歸、決策樹等。案例分析：信用評分模型構(gòu)建01聚類分析與異常檢測將數(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，而不同簇中的對象之間具有較大的相異度。聚類分析定義K-means、層次聚類、DBSCAN等。常見聚類算法輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。聚類評估指標聚類分析基本概念及算法識別數(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)點或異常模式的過程。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、基于聚類的方法等。常見異常檢測算法準確率、召回率、F1分數(shù)等。異常檢測評估指標異常檢測原理與方法客戶細分案例利用聚類分析對電商平臺客戶進行細分，識別不同客戶群體的購物行為和消費習(xí)慣，為個性化推薦和營銷策略提供支持。異常用戶識別案例通過異常檢測算法識別金融交易中的異常交易行為，及時發(fā)現(xiàn)并防范欺詐風(fēng)險。同時，也可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，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。案例分析：客戶細分和異常用戶識別01深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用了解神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，掌握感知機的實現(xiàn)方法。神經(jīng)元模型與感知機學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播過程，理解誤差反向傳播算法的原理和實現(xiàn)。前向傳播與反向傳播熟悉常見的激活函數(shù)（如Sigmoid、ReLU等）和損失函數(shù)（如均方誤差、交叉熵等），理解它們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用。激活函數(shù)與損失函數(shù)掌握梯度下降、動量、Adam等優(yōu)化算法的原理和實現(xiàn)，了解正則化方法（如L1、L2正則化）在防止過擬合中的應(yīng)用。優(yōu)化算法與正則化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和訓(xùn)練技巧卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理中應(yīng)用卷積層與池化層理解卷積層的工作原理和實現(xiàn)，掌握池化層的作用和實現(xiàn)方法。CNN結(jié)構(gòu)與特點熟悉常見的CNN結(jié)構(gòu)（如LeNet-5、AlexNet、VGG等），了解CNN在圖像處理中的優(yōu)勢和特點。圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理學(xué)習(xí)圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法（如歸一化、數(shù)據(jù)增強等），提高模型的泛化能力。CNN在圖像分類與目標檢測中應(yīng)用了解CNN在圖像分類和目標檢測等任務(wù)中的應(yīng)用和實現(xiàn)方法。RNN基本原理與結(jié)構(gòu)理解RNN的基本原理和結(jié)構(gòu)，掌握RNN在處理序列數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢。學(xué)習(xí)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）的原理和實現(xiàn)，了解它們在處理長序列數(shù)據(jù)中的優(yōu)勢。掌握使用RNN進行序列建模和預(yù)測的方法，如時間序列預(yù)測、文本生成等。了解RNN在自然語言處理任務(wù)中的應(yīng)用和實現(xiàn)方法，如情感分析、機器翻譯等。LSTM與GRU序列建模與預(yù)測RNN在自然語言處理中應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在序列數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用

案例分析：推薦系統(tǒng)構(gòu)建和文本情感分析推薦系統(tǒng)構(gòu)建學(xué)習(xí)基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)構(gòu)建方法，如利用用戶行為數(shù)據(jù)和內(nèi)容信息進行個性化推薦。文本情感分析掌握基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析方法，如利用CNN或RNN對文本進行情感分類和極性判斷。案例實踐與代碼實現(xiàn)通過實際案例進行實踐，編寫代碼實現(xiàn)推薦系統(tǒng)和文本情感分析功能，加深對深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用的理解。01數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評估123Tableau、PowerBI、Seaborn、Matplotlib等。常用數(shù)據(jù)可視化工具基于Web的可視化、交互式可視化、動態(tài)可視化等。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)直觀性、一致性、美觀性、信息量等?？梢暬O(shè)計原則