《數(shù)據(jù)處理與分析技巧》課件

數(shù)據(jù)處理與分析技巧課程大綱1數(shù)據(jù)獲取從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、API和網(wǎng)絡(luò)抓取。2數(shù)據(jù)預(yù)處理清理、轉(zhuǎn)換和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以進(jìn)行分析。3數(shù)據(jù)探索性分析深入了解數(shù)據(jù)的特征和模式。4特征工程創(chuàng)建和選擇有意義的特征以構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。5模型選擇與評(píng)估選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型并評(píng)估其性能。6模型部署與監(jiān)控部署模型到實(shí)際應(yīng)用中，并持續(xù)監(jiān)控其性能。數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、網(wǎng)絡(luò)、傳感器、API等。數(shù)據(jù)收集通過(guò)數(shù)據(jù)采集工具或程序，從數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)將采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，以便后續(xù)處理和分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)清洗處理錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，例如缺失值、重復(fù)值和異常值。2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式，例如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)。3特征工程從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，例如創(chuàng)建新的特征或組合現(xiàn)有特征。數(shù)據(jù)清洗1去除重復(fù)數(shù)據(jù)去除重復(fù)的記錄，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量2處理缺失值填補(bǔ)或刪除缺失值，保證數(shù)據(jù)完整性3異常值識(shí)別識(shí)別并處理不合理或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)4格式統(tǒng)一將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式，便于分析異常值識(shí)別定義數(shù)據(jù)集中明顯偏離其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的值。影響導(dǎo)致模型誤判，降低模型準(zhǔn)確性。處理刪除、替換、或調(diào)整異常值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1數(shù)值型轉(zhuǎn)換將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的范圍，例如，將數(shù)據(jù)縮放到0到1之間。2類別型轉(zhuǎn)換將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，例如，將性別轉(zhuǎn)換為0和1。3時(shí)間序列轉(zhuǎn)換將時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列，例如，將時(shí)間序列數(shù)據(jù)差分處理。特征工程1特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，例如從文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵詞。2特征轉(zhuǎn)換將特征轉(zhuǎn)換為更適合模型訓(xùn)練的形式，例如將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征。3特征選擇從大量特征中選擇對(duì)模型性能貢獻(xiàn)最大的特征，以簡(jiǎn)化模型并提高效率。特征選擇減少維度特征選擇可以簡(jiǎn)化模型，提高模型性能。提高可解釋性通過(guò)選擇更重要的特征，可以更容易理解模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。減少過(guò)擬合選擇合適的特征可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)探索性分析1識(shí)別趨勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù)中存在的趨勢(shì)或模式2檢測(cè)異常值找出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)或離群值3驗(yàn)證假設(shè)驗(yàn)證關(guān)于數(shù)據(jù)的一些先驗(yàn)假設(shè)數(shù)據(jù)探索性分析是數(shù)據(jù)分析流程中不可或缺的一步，它幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，并為后續(xù)的建模工作打下基礎(chǔ)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的探索，我們可以識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)、模式和異常值，并驗(yàn)證我們對(duì)數(shù)據(jù)的假設(shè)。這些信息將有助于我們制定更準(zhǔn)確的模型和更有效的分析策略?？梢暬记蓴?shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可理解的圖形或圖表的過(guò)程。它可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，以及與他人有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)洞察。常見的可視化圖表包括：柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖、餅圖、熱力圖等。選擇合適的圖表類型取決于數(shù)據(jù)的類型和要傳達(dá)的信息。分箱技術(shù)等頻分箱將數(shù)據(jù)分成數(shù)量相同的箱子。等距分箱將數(shù)據(jù)分成寬度相同的箱子。最佳分箱使用算法來(lái)找到最佳的分箱方案，以最大程度地提高模型性能。缺失值處理刪除法直接刪除包含缺失值的樣本或特征，適用于缺失值比例較小的情況。插值法用其他樣本的對(duì)應(yīng)特征值進(jìn)行填充，例如均值填充、中位數(shù)填充、最鄰近插值等。模型預(yù)測(cè)法使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)缺失值，適用于缺失值比例較大或存在復(fù)雜關(guān)系的情況。離散化技術(shù)數(shù)據(jù)分組將連續(xù)型變量轉(zhuǎn)換成離散型變量，方便模型處理。簡(jiǎn)化模型降低模型復(fù)雜度，避免過(guò)擬合，提升模型效率。算法適用某些算法要求輸入數(shù)據(jù)為離散型，如決策樹算法。相關(guān)性分析變量之間關(guān)系探索變量之間是否存在關(guān)聯(lián)，以及關(guān)聯(lián)的程度。預(yù)測(cè)模型構(gòu)建幫助選擇相關(guān)變量，提高模型的準(zhǔn)確性和解釋性。數(shù)據(jù)理解揭示數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在聯(lián)系，加深對(duì)數(shù)據(jù)的理解。信息增益分析1信息增益衡量一個(gè)特征在分類任務(wù)中提供的信息量。2計(jì)算方法基于熵的概念，比較特征帶來(lái)的信息增益。3應(yīng)用場(chǎng)景特征選擇、決策樹構(gòu)建。模型評(píng)估指標(biāo)精確率和召回率評(píng)估模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和完整性F1分?jǐn)?shù)綜合考慮精確率和召回率的指標(biāo)AUC和ROC曲線評(píng)估模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力過(guò)擬合與欠擬合過(guò)擬合模型過(guò)度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得非常好，但對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)效果很差。欠擬合模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得不好，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)效果都很差。交叉驗(yàn)證1k-折交叉驗(yàn)證2留一交叉驗(yàn)證3自助法集成學(xué)習(xí)組合多個(gè)模型集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。提升模型泛化能力集成學(xué)習(xí)可以減少模型過(guò)擬合，提升模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。常見集成學(xué)習(xí)方法常見的集成學(xué)習(xí)方法包括Bagging、Boosting和Stacking。常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法決策樹用于分類和回歸問(wèn)題隨機(jī)森林多個(gè)決策樹集成，提高模型穩(wěn)定性梯度提升多個(gè)弱學(xué)習(xí)器集成，提升模型準(zhǔn)確率決策樹算法基本原理決策樹算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸預(yù)測(cè)。優(yōu)勢(shì)易于理解和解釋，可處理高維數(shù)據(jù)，對(duì)缺失值較為魯棒。應(yīng)用場(chǎng)景分類、回歸、數(shù)據(jù)挖掘、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等領(lǐng)域。隨機(jī)森林算法集成學(xué)習(xí)隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)組合多個(gè)決策樹來(lái)提高預(yù)測(cè)精度。隨機(jī)性隨機(jī)森林算法引入了隨機(jī)性，例如隨機(jī)選擇特征和樣本，減少了過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。投票機(jī)制預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)多數(shù)投票機(jī)制決定，提高了模型的穩(wěn)定性和泛化能力。梯度提升算法1弱學(xué)習(xí)器組合梯度提升算法通過(guò)迭代地訓(xùn)練一系列弱學(xué)習(xí)器來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器。2誤差梯度下降每個(gè)弱學(xué)習(xí)器都試圖擬合前一個(gè)學(xué)習(xí)器的殘差，通過(guò)梯度下降的方式來(lái)優(yōu)化模型。3靈活性和魯棒性梯度提升算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和異常值具有較強(qiáng)的魯棒性，并且可以處理各種類型的數(shù)據(jù)。支持向量機(jī)最大間隔分類SVM旨在找到一個(gè)超平面，以最大化不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔。核技巧通過(guò)非線性核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，以解決線性不可分問(wèn)題。應(yīng)用領(lǐng)域圖像分類、文本分類、異常檢測(cè)等領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法仿生模型模仿人類大腦結(jié)構(gòu)和功能，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模式識(shí)別和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，提高模型泛化能力。層級(jí)結(jié)構(gòu)多層神經(jīng)元組成網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)層間連接實(shí)現(xiàn)信息傳遞和特征提取。深度學(xué)習(xí)復(fù)雜模型深度學(xué)習(xí)模型通常包含多個(gè)隱藏層，能夠?qū)W習(xí)更抽象和復(fù)雜的特征，適用于處理高維數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能獲得最佳性能，數(shù)據(jù)量不足可能導(dǎo)致過(guò)擬合或模型精度不足。計(jì)算資源深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推斷需要大量的計(jì)算資源，例如GPU，才能有效地進(jìn)行模型訓(xùn)練和部署。模型調(diào)優(yōu)1參數(shù)調(diào)整調(diào)整模型參數(shù)，例如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)等，以找到最佳組合。2特征工程優(yōu)化特征提取和選擇方法，提高模型的預(yù)測(cè)能力。3數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，例如通過(guò)旋轉(zhuǎn)、縮放等操作生成更多樣本。4模型集成將多個(gè)模型組合起來(lái)，提升整體性能和穩(wěn)定性。部署與監(jiān)控1模型部署將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中。2模型監(jiān)控持續(xù)跟蹤模型的性能指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。3模型維護(hù)定期更新模型，提升模