《数据选择》课件

数据选择数据选择是数据处理流程中至关重要的环节，它直接影响后续数据分析和模型构建的质量by数据选择的重要性提升模型精度降低模型复杂度选择相关性强、质量高的数据可以有效提高模型的预测准选择合适的特征可以简化模型的结构，减少训练时间和计确率，减少误差数据质量直接影响模型的性能算资源消耗，提高模型的效率和可解释性数据选择的基本原则相关性代表性数据选择要与分析目标相关数据选择要能够代表总体，，选择与分析目标密切相关确保样本数据的分布与总体的变量数据分布一致准确性可信度数据选择要确保数据的准确数据选择要保证数据的可信性，避免使用错误或不完整度，选择来自可靠来源的数的数据据数据采集的方法数据源识别识别数据来源，确定数据类型、格式、质量等数据采集工具选择合适的工具，例如爬虫、API接口、数据库连接等数据采集流程建立数据采集流程，包括数据清洗、转换、存储等步骤数据安全保障保证数据采集过程的安全性，防止数据泄露或被篡改数据采集的工具爬虫API12爬虫可以自动从网站或应用程序中提取数据，例如网页可以提供访问和获取特定数据源的方法，例如天气数API数据、图片数据、视频数据等据、股票数据、社交媒体数据等数据采集平台传感器34数据采集平台提供集成化的数据采集服务，可以简化数传感器可以收集来自物理环境的数据，例如温度、湿度据采集流程，并提供数据清洗、转换、存储等功能、光照强度、运动数据等数据预处理的步骤数据清洗1去除错误、重复或缺失数据数据转换2将数据转换为适合分析的格式数据降维3减少数据的维度，简化分析特征工程4提取和转换有用的特征数据预处理是数据挖掘的重要步骤，可以提高数据质量，增强模型效果数据清洗的技巧数据清洗工具数据清洗步骤数据清洗方法使用专业的数据清洗工具，例如清洗数据通常需要遵循一定的步骤，常见的数据清洗方法包括缺失值处理中的库，可以有效地例如，首先识别数据中的错误和缺失、异常值处理、格式转换、重复值处Python Pandas处理数据缺失、异常值和格式错误等，然后选择合适的策略进行处理，最理等根据数据类型和清洗目的，选问题这些工具提供了丰富的功能，后验证清洗结果的准确性择合适的清洗方法可以提高数据质量方便用户进行数据预处理操作数据转换的方法数值化标准化将分类特征转换为数值型，例如将性别特将数据缩放到相同的范围，例如将数据缩征转换为和放到到之间0101转换独热编码将数据转换为更易于理解或分析的形式，将分类特征转换为多个二进制特征，例如例如对数据进行对数转换将颜色特征转换为红、绿、蓝三个特征处理缺失值的策略删除记录插值法模型预测如果缺失值比例过高，可以考虑删除使用平均值、中位数或众数等方法填利用已知数据训练模型，预测缺失值包含缺失值的记录，避免对模型产生充缺失值，适合数值型变量，适用于复杂的缺失模式负面影响处理异常值的方法删除异常值替换异常值变换Winsorize Box-Cox如果异常值数量较少，可用平均值、中位数或其他将异常值替换为离其最近将数据进行变换，使其接以考虑直接删除统计量替换异常值的某个百分位数的值近正态分布但这可能会丢失一些有用这可以减少异常值的影响这可以有效地减少异常值这可以有效地减少异常值的信息，但可能会降低数据精度的影响，但可能会降低数的影响，但可能会改变数据的方差据的分布形态数据降维的作用降低复杂度提升可视化减少数据特征数量，简化模型构建和计算将高维数据降维到二维或三维，方便进行可视化分析提高效率避免过拟合降低存储空间和计算时间，提高模型训练减少冗余特征，降低模型过拟合的风险，和预测速度提高模型泛化能力主成分分析的原理降维技术线性组合12主成分分析是一种常用的主成分是原始变量的线性降维技术，用于将高维数组合，每个主成分代表了据转换为低维数据原始数据中的主要变化方向最大方差特征提取34主成分分析的目标是找到主成分分析可以提取数据一组新的变量，这些变量的主要特征，并简化数据尽可能地保留原始数据的分析和建模过程方差因子分析的应用市场营销人力资源管理通过分析消费者购买行为背识别员工绩效的关键因素，后的因素，制定更有效的营优化招聘流程，提高员工满销策略，提高产品销量意度和工作效率金融风险管理社会科学研究分析金融市场中的风险因素揭示社会现象背后的深层原，构建更稳健的投资组合，因，更好地理解社会问题，降低投资风险推动社会发展聚类分析的方法聚类层次聚类密度聚类基于模型的聚类K-Means聚类是最常用的层次聚类通过构建一个树密度聚类通过识别高密度基于模型的聚类方法假设K-Means方法之一它将数据点划状结构，将数据点按照它区域来识别数据点，将同数据来自特定的概率分布分到个不同的组中，每们的相似性进行分组它一区域的点划分为同一组，并根据这些分布来识别k个组由一个中心点表示可以是自下而上的凝聚式数据点聚类或自上而下的分裂式聚类决策树算法的优势易于理解处理非线性数据决策树算法直观易懂，规则清晰，易于解决策树可以处理非线性数据，无需对数据释，方便理解模型决策过程进行预处理，适用于各种数据类型效率高可视化决策树算法训练速度快，预测效率高，适决策树可以可视化，方便理解模型结构和合处理大规模数据集预测过程，便于模型调试和优化神经网络模型的特点非线性自适应性神经网络可以学习复杂的数据模式，并处理非线性关系通过训练数据，神经网络可以自动调整权重，适应不同类型的数据泛化能力鲁棒性神经网络可以学习数据的潜在规律，并应用于新数据，预测和神经网络可以对噪声和缺失值具有较强的容忍能力，提供更可分类靠的分析结果支持向量机的原理最大间隔支持向量12支持向量机是一种分类模型，它试支持向量是距离超平面最近的样本图找到一个最佳的超平面，最大化点，它们决定了超平面的位置和方不同类别数据点之间的间隔向核函数损失函数34支持向量机可以处理非线性可分的支持向量机使用函数来hinge loss数据，通过核函数将数据映射到高衡量模型的预测误差，并通过优化维空间，使其线性可分算法找到最优的超平面集成学习的方法Bagging BoostingStacking通过从原始数据集中随机抽样生成多通过迭代的方式训练多个模型，每次将多个不同类型的模型进行组合，将个子数据集，训练多个独立的模型，迭代都重点关注上一次迭代中预测错前一层的模型预测结果作为下一层的最后通过投票或平均的方式集成结果误的样本，最终将所有模型的结果进模型的输入，最后进行集成行加权平均模型评估的指标评估指标可以帮助我们了解模型的性能不同的指标适用于不同的应用场景12精确率召回率预测为正例的样本中，真实为正例的比例所有真实为正例的样本中，被预测为正例的比例34值F1AUC精确率和召回率的调和平均数ROC曲线下的面积，反映了模型区分正负样本的能力模型验证的技巧数据拆分交叉验证

1.

2.12将数据集分为训练集、验将数据多次拆分，并对每证集和测试集，用于模型次拆分后的数据集进行模训练、参数调整和评估型训练和验证，以评估模型的稳定性误差分析超参数优化

3.

4.34分析模型预测结果的错误通过调整模型的超参数，类型，了解模型的优缺点例如学习率、正则化系数，并进行针对性的改进等，以获得最佳的模型性能超参数调优的方法网格搜索随机搜索贝叶斯优化梯度下降优化网格搜索是一种常用的超参随机搜索是一种比网格搜索贝叶斯优化是一种更先进的梯度下降优化是一种迭代算数调优方法，它通过遍历所更有效的方法，它随机地选超参数调优方法，它利用贝法，它通过不断更新超参数有可能的超参数组合来找到择超参数组合来进行评估叶斯定理来选择最有可能导来找到模型的最佳配置最佳的模型致最佳模型的超参数组合特征工程的流程数据理解1分析数据分布和特点特征构建2创建新的特征特征选择3选择最优特征特征转换4转换特征形式特征工程是机器学习中重要的步骤它涉及从原始数据中提取和转换特征，以提高模型性能特征选择的策略过滤式包裹式根据特征本身的属性进行筛通过不断尝试不同的特征组选，如方差、相关性、信息合，选择最佳的特征子集，增益等如递归特征消除法、决策树等嵌入式在模型训练过程中，将特征选择融入到模型构建中，如正则化L

1、随机森林等数据可视化的作用直观展现数据发现数据模式传达数据洞察支持决策制定通过图表和图形，数据可通过数据可视化，我们可数据可视化可以帮助我们通过可视化数据，我们能视化可以将复杂的数据以以发现数据中的趋势、异更有效地将数据分析的结够更加直观地了解数据趋简洁易懂的方式呈现，方常值和潜在的关联关系，果传达给其他人，使他们势，并为决策提供更可靠便人们快速理解数据中的帮助我们更好地理解数据更容易理解和接受分析结的依据关键信息背后的规律论数据分析报告的结构概述1介绍分析目标和背景，简要概述研究方法和主要发现数据描述2详细描述所使用的数据集，包括数据来源、变量定义、数据质量等分析方法3阐述所采用的分析方法，包括数据预处理、模型选择、参数设置等结果展示4以图表、表格等形式展示分析结果，并结合文字解释说明结论与建议5总结分析结果，提出针对性建议，并展望未来研究方向数据分析案例分享分享实际案例，展现数据分析在不同领域的应用案例可涵盖电商、金融、医疗、教育等领域分析案例中遇到的挑战、解决方法以及最终的成果例如，如何利用数据分析提高销售额、降低成本、优化用户体验等案例分享结束后，可以与观众进行互动，回答问题并探讨相关话题数据选择实战练习选择数据集1选择一个真实的数据集，例如电影评分数据集或电商平台销售数据定义目标2明确分析的目标，例如预测电影评分或分析用户购买行为数据预处理3进行数据清洗、转换和降维等操作，确保数据质量特征选择4选择与目标相关的特征，并使用特征工程技术提升模型性能通过实战练习，您可以将理论知识应用到实际数据分析中，并提高数据选择和分析的能力实战练习可以帮助您更好地理解数据选择的流程，并掌握常用的数据分析工具和方法总结与展望知识储备实践应用创新探索继续学习数据选择相关知识和技能，积极参与数据选择项目，将理论知识关注数据选择领域前沿技术，探索新提升自身专业能力应用于实际工作中方法和新应用问答环节欢迎大家积极提问，我们将在问答环节进行交流您可以就课程内容、数据选择方法、实际应用等方面提出问题我们将尽力解答您的疑问，并与您共同探讨数据选择和数据分析的最佳实践课程评价反馈课程满意度学习效果改进建议参与度课程内容是否清晰易懂？通过课程学习，您是否获您对课程内容、教学方式您对课程的参与度如何？得了预期知识和技能？或其他方面有什么建议？课程节奏是否适宜？您是否积极参与课堂讨论课程内容对您工作或学习您希望课程在未来如何改和互动？教师讲授风格是否吸引人是否有帮助？进？？。