《資料造模與分析》課件

資料造模與分析資料造模是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要環(huán)節(jié)，它將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于分析和建模的格式。分析過(guò)程則基于這些模型，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，并提供有價(jià)值的見(jiàn)解。作者：課程大綱資料收集與預(yù)處理包括數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟。學(xué)習(xí)如何獲取高質(zhì)量的資料，以及如何清理和預(yù)處理資料，為后續(xù)分析打好基礎(chǔ)。探索性數(shù)據(jù)分析利用描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)性分析和可視化等方法，深入理解資料的特性，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢(shì)。模型構(gòu)建與評(píng)估學(xué)習(xí)構(gòu)建不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如線性回歸、分類模型和時(shí)間序列模型，并使用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。模型部署與應(yīng)用學(xué)習(xí)如何將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，以及如何監(jiān)控模型性能，進(jìn)行迭代優(yōu)化和更新。課程目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)建模方法學(xué)習(xí)使用不同的數(shù)據(jù)建模方法，例如線性回歸、分類模型和聚類分析。提升數(shù)據(jù)分析能力通過(guò)實(shí)際案例和練習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力，幫助他們理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、做出預(yù)測(cè)。資料收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)分析的第一步是收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)。從各種來(lái)源收集數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、API。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和格式化，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，可進(jìn)行高效查詢和分析。文件文本文件、CSV文件、Excel文件等，可使用各種工具進(jìn)行處理和分析。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)網(wǎng)站、API、社交媒體等，可使用爬蟲(chóng)或API獲取數(shù)據(jù)。傳感器實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置等，可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。數(shù)據(jù)清洗11.缺失值處理缺失值會(huì)影響模型訓(xùn)練，需要進(jìn)行填充或刪除。22.重復(fù)值處理重復(fù)值會(huì)降低模型精度，需要進(jìn)行識(shí)別和刪除。33.異常值處理異常值會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，需要進(jìn)行識(shí)別和處理。44.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型不一致會(huì)導(dǎo)致模型無(wú)法訓(xùn)練，需要進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，例如從文本文件轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫(kù)表或從CSV文件轉(zhuǎn)換為JSON文件。類型轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為另一種數(shù)據(jù)類型，例如將文本字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字或?qū)⑷掌谵D(zhuǎn)換為時(shí)間戳。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，例如將所有值縮放到0到1之間或?qū)⑺兄缔D(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。數(shù)據(jù)編碼將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，例如將性別變量轉(zhuǎn)換為0和1。探索性數(shù)據(jù)分析深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模式和關(guān)系。數(shù)據(jù)分析的第一步，為后續(xù)建模提供指引。探索性數(shù)據(jù)分析：描述性統(tǒng)計(jì)平均值、中位數(shù)、眾數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的度量，反映數(shù)據(jù)中心位置。方差、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)離散程度的度量，反映數(shù)據(jù)分散程度。直方圖、箱線圖數(shù)據(jù)分布情況的展示，幫助理解數(shù)據(jù)分布特征。相關(guān)系數(shù)變量之間線性關(guān)系的度量，反映變量之間關(guān)聯(lián)程度。相關(guān)性分析描述性統(tǒng)計(jì)量化變量之間相互影響的程度，例如，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)或斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)。圖形分析可視化變量之間的關(guān)系，如散點(diǎn)圖或熱力圖，提供直觀的觀察。假設(shè)檢驗(yàn)確定變量之間的相關(guān)性是否顯著，通過(guò)顯著性水平和p值來(lái)判斷。探索性數(shù)據(jù)分析：可視化數(shù)據(jù)分布可視化直方圖可以幫助我們直觀地了解數(shù)據(jù)的分布情況，例如數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度等。變量關(guān)系可視化散點(diǎn)圖可以用來(lái)展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，例如線性關(guān)系、非線性關(guān)系等，幫助我們發(fā)現(xiàn)變量之間的聯(lián)系。數(shù)據(jù)分組對(duì)比箱線圖可以用來(lái)比較不同組別數(shù)據(jù)的分布情況，例如不同年齡段的收入水平等。線性回歸模型線性回歸模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的預(yù)測(cè)模型之一，用于研究變量之間的線性關(guān)系。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，線性回歸模型用于建立模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。線性回歸模型假設(shè)11.線性關(guān)系自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，可以使用直線來(lái)描述它們之間的關(guān)系。22.獨(dú)立性誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，一個(gè)誤差項(xiàng)不會(huì)影響其他誤差項(xiàng)。33.恒定方差誤差項(xiàng)的方差對(duì)于所有自變量的值都是相同的。44.正態(tài)性誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。參數(shù)估計(jì)最小二乘法最小二乘法是一種常用的參數(shù)估計(jì)方法，它通過(guò)最小化殘差平方和來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。殘差是指模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差值。最大似然估計(jì)最大似然估計(jì)是另一種常用的參數(shù)估計(jì)方法，它通過(guò)最大化似然函數(shù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。似然函數(shù)表示模型參數(shù)在給定觀測(cè)數(shù)據(jù)的情況下發(fā)生的可能性。模型評(píng)估準(zhǔn)確率模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的接近程度精確率模型預(yù)測(cè)為正例的樣本中，真實(shí)為正例的比例召回率所有真實(shí)為正例的樣本中，模型預(yù)測(cè)為正例的比例F1得分精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)分類模型分類模型用于預(yù)測(cè)樣本所屬的類別。它在金融、醫(yī)療、營(yíng)銷等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。logistic回歸預(yù)測(cè)分類概率邏輯回歸是一種統(tǒng)計(jì)模型，用于預(yù)測(cè)事件發(fā)生的概率。通過(guò)將輸入變量映射到0到1之間的概率值來(lái)實(shí)現(xiàn)。Sigmoid函數(shù)Sigmoid函數(shù)將線性預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)換為概率值。通過(guò)將預(yù)測(cè)值輸入Sigmoid函數(shù)，輸出為0到1之間的概率。廣泛應(yīng)用邏輯回歸在各種領(lǐng)域中得到應(yīng)用，包括信用評(píng)分、垃圾郵件檢測(cè)和醫(yī)療診斷。決策樹(shù)樹(shù)結(jié)構(gòu)決策樹(shù)以樹(shù)形結(jié)構(gòu)表示數(shù)據(jù)分類規(guī)則。節(jié)點(diǎn)分類節(jié)點(diǎn)分為內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉子節(jié)點(diǎn)，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示特征，葉子節(jié)點(diǎn)表示分類結(jié)果。信息增益決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中，選擇信息增益最大的特征作為節(jié)點(diǎn)。支持向量機(jī)原理支持向量機(jī)是一種強(qiáng)大的分類算法，旨在找到最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本點(diǎn)分開(kāi)。它通過(guò)尋找最大間隔超平面，最大化不同類別樣本點(diǎn)之間的距離，從而提高模型泛化能力。應(yīng)用支持向量機(jī)廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、文本分類、生物信息學(xué)、金融風(fēng)控等領(lǐng)域。例如，在圖像識(shí)別中，它可以用于識(shí)別不同種類的物體或人臉識(shí)別。模型選擇與調(diào)優(yōu)模型選擇和調(diào)優(yōu)在機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要，決定模型的性能和適用性。選擇合適的模型，并通過(guò)參數(shù)調(diào)整優(yōu)化其性能，以滿足實(shí)際需求。交叉驗(yàn)證11.數(shù)據(jù)劃分將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型參數(shù)，測(cè)試集用于評(píng)估模型性能。22.模型訓(xùn)練使用訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的模型，并使用驗(yàn)證集選擇最佳模型。33.評(píng)估模型使用測(cè)試集評(píng)估最終模型的性能，判斷模型是否能夠泛化到新的數(shù)據(jù)。網(wǎng)格搜索1參數(shù)空間遍歷不同參數(shù)組合，尋找最佳模型配置。2評(píng)估指標(biāo)根據(jù)評(píng)估指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率或F1分?jǐn)?shù)，選擇最佳參數(shù)。3時(shí)間復(fù)雜度網(wǎng)格搜索可能需要大量時(shí)間，尤其是參數(shù)空間較大時(shí)。正則化L1正則化也稱為L(zhǎng)asso回歸，它通過(guò)將模型參數(shù)的絕對(duì)值之和加入損失函數(shù)來(lái)進(jìn)行正則化。L1正則化可以將一些不重要的特征的系數(shù)壓縮為零，從而實(shí)現(xiàn)特征選擇。L2正則化也稱為嶺回歸，它通過(guò)將模型參數(shù)的平方和加入損失函數(shù)來(lái)進(jìn)行正則化。L2正則化可以防止模型過(guò)度擬合，并改善模型的泛化能力。非線性模型線性模型是機(jī)器學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的模型之一，但其假設(shè)條件較強(qiáng)，難以處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系時(shí)，需要使用非線性模型來(lái)更好地?cái)M合數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的非線性模型包括多項(xiàng)式回歸、廣義可加模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，它們能夠捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，提高模型的預(yù)測(cè)能力。多項(xiàng)式回歸線性模型的擴(kuò)展多項(xiàng)式回歸是線性回歸模型的擴(kuò)展，通過(guò)引入多項(xiàng)式項(xiàng)來(lái)捕獲非線性關(guān)系。曲線擬合使用高階多項(xiàng)式，模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)中的曲線趨勢(shì)。過(guò)度擬合風(fēng)險(xiǎn)過(guò)高的多項(xiàng)式階數(shù)會(huì)導(dǎo)致過(guò)度擬合，模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)于敏感，無(wú)法泛化到新數(shù)據(jù)。廣義可加模型靈活性和可解釋性廣義可加模型(GAM)能夠處理非線性關(guān)系，同時(shí)保持模型的可解釋性。數(shù)據(jù)可視化GAM通過(guò)圖形展示不同變量對(duì)目標(biāo)變量的影響，幫助用戶理解模型行為。模型構(gòu)建和預(yù)測(cè)GAM適用于預(yù)測(cè)問(wèn)題，并能提供基于特征的預(yù)測(cè)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系，并進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。復(fù)雜模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別線性模型無(wú)法處理的非線性關(guān)系，適用于各種復(fù)雜數(shù)據(jù)模式。廣泛應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。時(shí)間序列分析時(shí)間序列分析是一種用于分析隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)的方法。它可以識(shí)別趨勢(shì)、季節(jié)性模式和隨機(jī)波動(dòng)，幫助預(yù)測(cè)未來(lái)值。ARIMA模型時(shí)間序列平穩(wěn)性ARIMA模型要求時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)，即均值和方差隨時(shí)間保持恒定。通過(guò)差分等方法可以將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列。趨勢(shì)和季節(jié)性ARIMA模型能夠識(shí)別時(shí)間序列中的趨勢(shì)和季節(jié)性模式，并將其納入模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)能力ARIMA模型可用于預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間點(diǎn)的值，并提供預(yù)測(cè)置信區(qū)間。季節(jié)性調(diào)整季節(jié)性模式季節(jié)性調(diào)整是時(shí)間序列分析中重要步驟。許多時(shí)間序列數(shù)據(jù)受到季節(jié)性影響，例如銷售數(shù)據(jù)、旅游數(shù)據(jù)等，季節(jié)性模式可以通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行去除，以便更好地理解趨勢(shì)和周期性變化。季節(jié)性分解季節(jié)性調(diào)整通常通過(guò)季節(jié)性分解實(shí)現(xiàn)。將時(shí)間序列分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分，然后將季節(jié)性成分從原始時(shí)間序列中剔除，得到剔除季節(jié)性影響的時(shí)間序列。預(yù)測(cè)方法時(shí)間序列模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如ARIMA模型。機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。專家意見(jiàn)結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)可視化利用圖表展示預(yù)測(cè)結(jié)果，更直觀地理解趨勢(shì)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，而是通過(guò)數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)和模式來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。這種方法在數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別和異常檢測(cè)等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)、聚類、異常值等信息。聚類分析分組將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)分成多個(gè)組，每個(gè)組中的數(shù)據(jù)點(diǎn)彼此相似，而不同組之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)差異較大。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不需要預(yù)先標(biāo)記數(shù)據(jù)。應(yīng)用廣泛廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)細(xì)分、客戶畫(huà)像、異常檢測(cè)等領(lǐng)域。降維技術(shù)主成分分析(PCA)通過(guò)線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，最大程度地保留數(shù)據(jù)的信息。線性判別分析(LDA)旨在找到最能區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)投影方向，將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間。t-SNE一種非線性降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)嵌入到低維空間中，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的局部結(jié)構(gòu)。異常檢測(cè)識(shí)別異常模式異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)與大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。識(shí)別網(wǎng)絡(luò)安全威脅異常檢測(cè)可以幫助識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件和欺詐行為。提高生產(chǎn)效率異常檢測(cè)可以幫助識(shí)別生產(chǎn)過(guò)程中的故障和缺陷。模型部署與監(jiān)控將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，并持續(xù)監(jiān)控其性能，確保模型的穩(wěn)定性和有效性。上線流程模型部署將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，可以使用云平臺(tái)或自建服務(wù)器。API接口創(chuàng)建模型的API接口，以便其他系統(tǒng)或應(yīng)用程序可以訪問(wèn)和調(diào)用模型。監(jiān)控與評(píng)估在模型上線后，需要持續(xù)監(jiān)控模型的性能，并定期評(píng)估模型效果。模型監(jiān)控實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，例如精度、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。這有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型性能下降，并采取措施進(jìn)行調(diào)整或重新訓(xùn)練。數(shù)據(jù)漂移監(jiān)測(cè)輸入數(shù)據(jù)分布的變化，這可能導(dǎo)致模型性能下降?？梢允褂脭?shù)據(jù)漂移檢測(cè)技術(shù)來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)漂移，并采取措施進(jìn)行模型更新。異常檢測(cè)監(jiān)測(cè)模型輸出中的異常行為，例如預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的顯著差異。這可能表明模型存在問(wèn)題，需要進(jìn)行調(diào)查和修復(fù)。迭代優(yōu)化1持續(xù)評(píng)估定期評(píng)估模型性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和不足。2參數(shù)調(diào)整根據(jù)評(píng)估結(jié)果，調(diào)整模型參數(shù)，提升模型準(zhǔn)確性和泛化能力。3特征工程探索新的特征，改進(jìn)現(xiàn)有特征，提高模型的表達(dá)能力。4模型選擇嘗試不同類型的模型，尋找更適合當(dāng)前任務(wù)的模型。案例分享本節(jié)將分享一些真實(shí)案例，展示數(shù)據(jù)建模與分析在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。案例分享：銷售預(yù)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的銷售額，為企業(yè)制定銷售計(jì)劃和策略提供依據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源歷史銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)、促銷活動(dòng)數(shù)據(jù)等。模型選擇線性回歸、時(shí)間序列模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型等?？蛻艏?xì)分客戶畫(huà)像將客戶劃分為不同的類別，并根據(jù)其特征和行為進(jìn)行分析。細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)人口統(tǒng)計(jì)、行為特征、價(jià)值觀等因素進(jìn)行客戶細(xì)分。個(gè)性化營(yíng)銷針對(duì)不同客戶群體的差異，制定定制化的營(yíng)銷策略?？蛻糁艺\(chéng)度提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度，增加客戶價(jià)值。欺詐檢測(cè)信用卡欺詐信用卡欺詐是常見(jiàn)的金融犯罪，包括盜刷、偽造信用卡等