數(shù)據(jù)挖掘工作技能培訓(xùn)課件

數(shù)據(jù)挖掘工作技能培訓(xùn)課件2023REPORTING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技術(shù)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`案例分析目錄CATALOGUE2023PART01數(shù)據(jù)挖掘概述2023REPORTING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(shí)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(gè)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。公共安全、城市規(guī)劃、交通管理等。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(shí)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(jī)等。聚類算法K-means、DBSCAN、層次聚類等。數(shù)據(jù)挖掘常用算法PART02數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程2023REPORTING數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換去除重復(fù)、缺失、異常值處理，平滑噪聲數(shù)據(jù)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化，處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)分箱、直方圖分析，處理連續(xù)型數(shù)據(jù)獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼，處理分類數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)離散化數(shù)據(jù)編碼特征選擇特征提取文本特征提取圖像特征提取特征選擇與提取過濾法、包裝法、嵌入法，評估特征重要性詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec，處理文本數(shù)據(jù)主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA），降維同時(shí)保留主要特征信息卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），處理圖像數(shù)據(jù)主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。線性判別分析（LDA）通過投影的方法，使得同類別的數(shù)據(jù)盡可能的接近，不同類別的數(shù)據(jù)盡可能的遠(yuǎn)離，從而達(dá)到分類的目的。也常用于數(shù)據(jù)降維。流形學(xué)習(xí)一類借鑒了拓?fù)淞餍胃拍畹慕稻S方法，主要思想是將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的流形上，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律。常見的流形學(xué)習(xí)方法有等度量映射（Isomap）、局部線性嵌入（LLE）等。數(shù)據(jù)降維技術(shù)PART03關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘2023REPORTING在關(guān)聯(lián)規(guī)則中，項(xiàng)是數(shù)據(jù)集中的單個(gè)元素，項(xiàng)集則是由多個(gè)項(xiàng)組成的集合。項(xiàng)與項(xiàng)集項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于衡量項(xiàng)集的普遍性。支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法置信度在包含X的事務(wù)中，同時(shí)也包含Y的事務(wù)所占的比例，用于衡量規(guī)則的可靠性。提升度置信度與預(yù)期置信度的比值，用于衡量規(guī)則的有效性。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數(shù)據(jù)集中頻繁項(xiàng)集，以支持度作為剪枝標(biāo)準(zhǔn)。Apriori算法采用分而治之的策略，通過構(gòu)造FP樹來挖掘頻繁項(xiàng)集，無需多次掃描數(shù)據(jù)庫。FP-Growth算法關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法序列與序列模式序列是由一系列按時(shí)間順序排列的事件組成，序列模式則是頻繁出現(xiàn)在序列數(shù)據(jù)集中的子序列。時(shí)間窗口與滑動(dòng)窗口時(shí)間窗口用于定義序列中事件的時(shí)間范圍，滑動(dòng)窗口則用于在序列上移動(dòng)以發(fā)現(xiàn)模式。序列模式挖掘方法及應(yīng)用序列模式挖掘方法及應(yīng)用GSP算法類似于Apriori算法，通過逐層搜索找出頻繁序列模式。FreeSpan算法采用前綴共享的思想，構(gòu)造前綴樹來挖掘頻繁序列模式。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)關(guān)系，為商品推薦和促銷策略提供依據(jù)。購物籃分析通過分析用戶的瀏覽序列，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣點(diǎn)和行為模式，為網(wǎng)站優(yōu)化和個(gè)性化推薦提供支持。網(wǎng)站點(diǎn)擊流分析支持度、置信度和提升度01用于評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性和可靠性。支持度越高，規(guī)則越普遍；置信度越高，規(guī)則越可靠；提升度大于1，則規(guī)則有效。興趣度02用于衡量規(guī)則的新穎性和有趣程度。興趣度可以通過不同的公式計(jì)算，如卡方檢驗(yàn)、信息熵等。壓縮率和冗余度03用于評估挖掘結(jié)果的簡潔性和冗余程度。壓縮率越高，結(jié)果越簡潔；冗余度越低，結(jié)果越有效。關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式評估指標(biāo)PART04分類與預(yù)測模型構(gòu)建2023REPORTING基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，通過測量不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行分類。原理簡單、易于理解、無需訓(xùn)練。優(yōu)點(diǎn)常用分類算法介紹及比較缺點(diǎn)對大數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)效率較低，對參數(shù)敏感。原理尋找一個(gè)超平面以最大化不同類別之間的間隔。常用分類算法介紹及比較VS在高維空間中表現(xiàn)良好，對于非線性問題可以使用核函數(shù)。缺點(diǎn)對參數(shù)和核函數(shù)的選擇敏感，訓(xùn)練時(shí)間可能較長。優(yōu)點(diǎn)常用分類算法介紹及比較基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)進(jìn)行分類。原理優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)在文本分類等領(lǐng)域表現(xiàn)良好，對小規(guī)模數(shù)據(jù)有效。對輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備方式較為敏感，需要計(jì)算先驗(yàn)概率。030201常用分類算法介紹及比較確定因變量和自變量。模型評估與優(yōu)化通過調(diào)整正則化參數(shù)、增加或減少特征、使用交叉驗(yàn)證等方法優(yōu)化模型。模型構(gòu)建構(gòu)建邏輯回歸方程，使用最大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。使用混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評估模型性能。010203040506邏輯回歸模型構(gòu)建與優(yōu)化決策樹原理：通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件，每個(gè)分支代表一個(gè)可能的屬性值，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一種類別。決策樹、隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)方法易于理解和解釋，可以處理非線性關(guān)系。容易過擬合，對噪聲數(shù)據(jù)敏感。優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)決策樹、隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)方法通過集成學(xué)習(xí)的思想將多個(gè)決策樹結(jié)合，輸出類別由各個(gè)樹輸出的類別的眾數(shù)而定。在構(gòu)建決策樹時(shí)采用了隨機(jī)的方法，如隨機(jī)選擇特征進(jìn)行劃分等。原理具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠處理高維數(shù)據(jù)并降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)點(diǎn)相對于單一決策樹而言計(jì)算復(fù)雜度較高。缺點(diǎn)決策樹、隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)方法PART05聚類分析與異常檢測技術(shù)應(yīng)用2023REPORTING聚類分析基本原理通過計(jì)算數(shù)據(jù)對象間的相似性或距離，將數(shù)據(jù)對象劃分為若干個(gè)類或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象盡可能相似，而不同簇間的數(shù)據(jù)對象盡可能相異。常用聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等。其中，K-means算法通過迭代計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心和將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的質(zhì)心來實(shí)現(xiàn)聚類；層次聚類通過構(gòu)建數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)（樹狀圖）來實(shí)現(xiàn)聚類；DBSCAN算法則基于密度進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。聚類分析基本原理和常用算法包括基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測、基于距離的異常檢測、基于密度的異常檢測等。其中，基于統(tǒng)計(jì)的方法通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，然后根據(jù)分布模型來識別異常點(diǎn)；基于距離的方法通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離來識別異常點(diǎn)；基于密度的方法則通過考察數(shù)據(jù)點(diǎn)局部鄰域的密度變化來識別異常點(diǎn)。異常檢測方法通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇合適的異常檢測算法、設(shè)定算法的參數(shù)、運(yùn)行算法并輸出異常檢測結(jié)果等步驟。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化等處理；在選擇算法時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和業(yè)務(wù)需求來選擇合適的算法；在設(shè)定參數(shù)時(shí)，需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)來確定最佳參數(shù)；在運(yùn)行算法時(shí)，需要關(guān)注算法的運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存消耗等指標(biāo)。實(shí)現(xiàn)過程異常檢測方法及實(shí)現(xiàn)過程聚類結(jié)果評估指標(biāo)包括輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)等。其中，輪廓系數(shù)衡量了數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所在簇的相似度以及與其他簇的分離度；Calinski-Harabasz指數(shù)則通過計(jì)算簇間協(xié)方差矩陣與簇內(nèi)協(xié)方差矩陣的比值來評估聚類的效果；Davies-Bouldin指數(shù)則通過計(jì)算每個(gè)簇的最大相似度與平均相似度的比值來評估聚類的效果。要點(diǎn)一要點(diǎn)二異常檢測結(jié)果評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。其中，準(zhǔn)確率衡量了算法正確識別異常點(diǎn)的能力；召回率則衡量了算法能夠識別出的所有異常點(diǎn)的比例；F1分?jǐn)?shù)則是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合評估算法的性能。此外，還可以使用ROC曲線和AUC值來評估異常檢測算法的性能。聚類與異常檢測結(jié)果評估指標(biāo)PART06深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用2023REPORTING介紹神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)，包括輸入、權(quán)重、偏置和激活函數(shù)等概念。神經(jīng)元模型前向傳播反向傳播優(yōu)化算法解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和權(quán)重計(jì)算輸出結(jié)果。闡述如何根據(jù)誤差反向調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，以優(yōu)化模型的性能。介紹常見的優(yōu)化算法，如梯度下降、隨機(jī)梯度下降和Adam等，以及它們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和訓(xùn)練過程解釋卷積層如何提取圖像特征，包括卷積核、步長和填充等概念。卷積層介紹池化層如何降低數(shù)據(jù)維度，提高模型的泛化能力。池化層闡述全連接層如何將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，并輸出最終的分類或回歸結(jié)果。全連接層介紹一些經(jīng)典的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，以及它們在圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用。經(jīng)典CNN模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理中應(yīng)用RNN基本原理解釋RNN如何處理序列數(shù)據(jù)，包括輸入序列、隱藏狀態(tài)和輸出序列等概念。序列到序列模型闡述序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理和應(yīng)用場景，如機(jī)器翻譯、對話生成和文本摘要等。LSTM和GRU介紹兩種常見的RNN變體——長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU），以及它們在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢。注意力機(jī)制介紹注意力機(jī)制在RNN中的應(yīng)用，包括自注意力機(jī)制和Transformer模型等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在序列數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用PART07數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`案例分析2023REPORTING詳細(xì)介紹協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等常用推薦算法的原理，并結(jié)合電商場景分析如何選擇合適的推薦算法。推薦算法原理及應(yīng)用介紹常用的推薦效果評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率等，并探討如何根據(jù)評估結(jié)果對推薦系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)。推薦效果評估與改進(jìn)探討電商推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換等，并講解如何進(jìn)行有效的特征提取和選擇。數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程分享在電商推薦系統(tǒng)中如何選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練，以及如何調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化推薦效果。模型訓(xùn)練與優(yōu)化電商推薦系統(tǒng)構(gòu)建實(shí)例分享數(shù)據(jù)來源與處理探討金融風(fēng)控模型中數(shù)據(jù)的來源及處理方法，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注等。模型評估與調(diào)優(yōu)介紹金融風(fēng)控模型中常用的評估指標(biāo)，如KS值、AUC等，并分享模型調(diào)優(yōu)的方法和技巧。特征工程與模型訓(xùn)練講解如何針對金融風(fēng)控場景進(jìn)行有效的特征提取和選擇，以及如何選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練。風(fēng)控模型原理及應(yīng)用闡述邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等常用風(fēng)控模型的原理，并分析其在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場景。金融風(fēng)控模型構(gòu)建實(shí)例講解醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例探討