《数据挖掘基础知识》课件

数据挖掘基础知识数据挖掘是近年来发展迅速的一个领域，它涉及从大量数据中提取有价值的信息和知识数据挖掘技术在商业、科学、工程等多个领域得到广泛应用，为解决实际问题提供新的视角和方法by课程介绍课程目标课程内容课程安排本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基础数据挖掘的基本概念和定义理论讲解结合实践操作，通过案例分析和知识和技能，使其能够进行有效的数据分编程练习加深理解数据预处理和特征工程析和建模课程内容会根据最新技术发展进行调整和常见的监督学习和无监督学习算法课程内容涵盖数据挖掘的基本概念、常见更新算法、实践应用案例以及模型评估等方面模型评估指标和模型选择方法数据挖掘在不同领域的应用案例数据挖掘定义从数据中提取知识探索数据的宝藏数据驱动的决策数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、先数据挖掘可以帮助我们发现隐藏在数据中的数据挖掘是数据分析的重要组成部分，它为前未知的、有潜在价值的信息和模式的过程规律和趋势，例如客户偏好、市场趋势、风企业和机构提供了更加科学和客观的数据驱它通过各种算法和技术，将原始数据转化险因素等，从而帮助企业制定更精准的营销动决策，帮助他们更好地应对市场竞争，提为可理解的、可操作的知识，帮助人们更好策略、改进产品设计、预测未来趋势等升运营效率，实现商业目标地理解数据，做出更明智的决策数据挖掘主要任务预测分析模式识别预测未来趋势，例如销售预测、识别隐藏在数据中的模式，例如客户流失预测客户细分、异常检测关联规则挖掘聚类分析发现数据之间有趣的关联关系，将数据划分为不同的组，例如市例如购物篮分析场细分数据挖掘过程模型评估1评估模型性能并优化模型构建2使用算法构建模型特征工程3数据清洗、特征选择数据准备4收集、整合、清理数据问题定义5确定目标和需求数据挖掘过程是一个迭代的过程，从问题定义开始，逐步收集、准备、分析数据，构建模型，评估模型，最终完成数据挖掘任务这是一个循序渐进、不断迭代优化的过程数据预处理数据清洗数据转换12清除不完整、不一致或错误的数据例如，删除重复记录或将数据转换为合适的格式或类型例如，将文本数据转换为修正错误的字段值数值数据或将日期数据转换为时间戳特征工程数据采样34从原始数据中提取有意义的特征，并将其转化为模型可理解从原始数据集中抽取代表性样本，用于模型训练和测试的格式特征工程特征提取特征变换特征选择从原始数据中提取出有意义的特征，例如，将特征转化为更适合模型训练的形式，例如从多个特征中选择对模型效果影响较大的特将文本转化为词向量，将数值特征进行标准化征，提高模型效率和效果常见数据类型数值型数据分类数据文本数据时间序列数据数值型数据表示可以进行数学分类数据表示不同类别或分组文本数据是指由字符序列组成时间序列数据是按时间顺序排运算的值例如，年龄、身高例如，性别、颜色、国家等的字符串例如，文章、评论列的观测值例如，股票价格、温度等、网页内容等、气温变化等数据清洗数据质量评估1分析数据完整性，一致性，有效性缺失值处理2用平均值，中位数或众数填充异常值处理3删除异常值，或进行数据转换数据标准化4将数据转换为统一的格式和范围数据清洗是数据挖掘中必不可少的步骤它的目的是提高数据质量，确保数据准确，完整，一致，有效缺失值处理删除法插补法删除包含缺失值的记录或特征，适用于缺失值较少的情况使用其他已知数据值估计缺失值，常用的插补方法包括均值插补、中位数插补、众数插补等模型预测法忽略法使用机器学习模型预测缺失值，例如线性回归、决策树等模型忽略缺失值，适用于某些情况下，例如模型可以处理缺失值异常值处理识别异常值处理方法异常值通常是指与数据集中其他数据点明显不同的数据点去除、替换、调整异常值是常见的处理方法数据采样随机采样分层采样

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22.最常用的采样方法，从数据集中随机抽取样本将数据集分成多个子集，然后从每个子集中随机抽取样本系统采样专家采样

33.

44.从数据集中的第一个样本开始，每隔一定间隔抽取一个样本由专家根据专业知识选择样本，通常用于特定领域的研究数据划分123训练集验证集测试集用于训练模型，占数据总量的70%至用于评估模型在未知数据上的性能，占用于最终评估模型的泛化能力，占数据80%，通常是最大的一部分，以便模型数据总量的10%至20%，帮助调整模型总量的10%至20%，用来衡量模型在实学习数据模式和规律参数和避免过度拟合际应用中的效果监督学习算法已知标签预测新数据回归和分类算法通过已标记的训练数据学习模型模型预测新数据的标签，根据已有数据的规回归用于预测连续值，分类用于预测离散值律无监督学习算法聚类降维将数据集划分为多个子集，使每将高维数据降维到低维空间，同个子集内的样本彼此相似，而不时保留数据的关键信息，提高数同子集之间的样本差异较大据可视化和处理效率异常检测关联规则挖掘识别数据集中与大多数样本不同发现数据集中不同属性之间的关的异常样本，用于发现欺诈、故联关系，用于市场营销、商品推障或其他异常事件荐等场景推荐算法个性化推荐协同过滤基于内容的推荐混合推荐根据用户的历史行为和兴趣，通过分析用户与物品之间的交分析物品的特征，找到与用户将多种推荐方法结合在一起，推荐用户可能感兴趣的物品，互关系，找到兴趣相似的用户历史偏好相似的物品，并推荐例如将协同过滤和基于内容的例如商品、电影、音乐等群体，并推荐相似用户喜欢的给用户推荐结合起来，提高推荐效果物品时间序列分析时间序列定义主要任务常用方法时间序列分析是处理随时间变化的数据分析时间序列数据，寻找趋势、周期性移动平均、指数平滑、自回归模型AR，例如股票价格、气温或销售数据和季节性模式，并预测未来趋势、移动平均模型MA、自回归移动平均模型ARMA、自回归积分移动平均模型ARIMA聚类算法聚类层次聚类密度聚类K-Means将数据点分配到K个不同的簇中每个簇代创建数据的层次分解，从单个数据点开始，基于数据的密度来识别簇，将密度高的区域表一个独特的组逐步合并或拆分簇视为簇决策树算法决策树算法介绍决策树算法是一种监督学习算法，可用于分类和回归任务它以树状结构的形式构建模型，每个节点代表一个属性测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶子节点代表一个类别预测神经网络算法结构学习

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22.神经网络由多个神经元层组成通过训练数据集调整网络参数，每层神经元相互连接，接收，使得网络能够学习到数据中前一层神经元的输出，并计算的规律，并对新的数据进行预自身输出测应用

33.在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域广泛应用，能够解决复杂问题，并取得了显著效果集成学习算法Bagging BoostingStacking通过对多个独立训练的模型进行组合来提高通过迭代地训练多个模型，并将重点放在先将多个模型的预测结果作为新模型的输入，模型的鲁棒性，降低方差前模型预测错误的样本上，来提高模型的准以提高整体模型的性能确性模型评估指标模型评估指标是衡量机器学习模型性能的关键指标不同的评估指标适用于不同的任务和目标模型选择和调优模型评估首先，需要对训练好的模型进行评估，比较不同模型的性能，选择最优模型参数调优在选定模型后，可以通过调整模型参数来提升模型性能，找到最佳的参数组合模型验证最后，使用独立的测试集对模型进行验证，确保模型在未知数据上的泛化能力应用案例介绍数据挖掘在各个行业有着广泛的应用例如，电商平台可以利用数据挖掘技术进行用户画像分析，精准推荐商品，提升用户体验金融机构可以利用数据挖掘技术进行风险控制，识别潜在的欺诈行为，保障资金安全医疗机构可以利用数据挖掘技术进行疾病预测，辅助诊断，提升诊疗效率文本分析文本预处理主题模型文本数据通常需要进行预处理，主题模型可以帮助识别文本中的例如分词、去除停用词、词干提主题，例如LDA模型，它可以通取、词形还原等过分析文本的词语分布来推断出潜在的主题情感分析文本分类情感分析用于识别文本中的情感文本分类将文本分配到预定义的倾向，例如正面、负面、中性等类别，例如垃圾邮件过滤、新闻分类等图像分析图像分类目标检测图像分割人脸识别识别图像中的物体或场景定位图像中的物体并识别其类将图像分割成不同的区域，例识别图像中的人脸别如前景和背景自然语言处理自然语言处理应用领域NLP自然语言处理是计算机科学领域的一个分NLP在许多领域都有广泛的应用，包括机支，它专注于让计算机理解和处理人类语器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析言和聊天机器人NLP技术可以分析文本、语音和其他形式它为我们提供了一种更自然、更直观地与的人类语言，并提取有意义的信息计算机交互的方式，并为各种任务提供了宝贵的见解推荐系统个性化推荐提高用户参与度通过分析用户历史行为和偏好，个性化推荐可以有效提高用户参推荐系统可以为用户提供个性化与度，促使用户浏览更多内容，的产品和服务建议提高用户粘性增加收入推荐系统可以引导用户购买更多产品和服务，提高企业的销售额和盈利能力欺诈检测欺诈检测应用欺诈检测技术金融领域是欺诈检测的重点领域银行、信用卡公司和金融机构机器学习是欺诈检测的主要技术手段常见的算法包括决策树、需要使用数据挖掘技术来识别和预防欺诈性交易神经网络、支持向量机等电商平台也有着广泛的欺诈检测需求欺诈行为包括虚假账号、数据挖掘方法还可以用于识别潜在的欺诈模式，例如异常交易行刷单、虚假交易等为、用户行为模式变化等预测分析趋势预测风险评估

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22.通过历史数据和模型，预测未评估潜在风险，例如金融市场来的趋势，例如产品销量、客波动、客户流失率等户需求等异常检测决策支持

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44.发现数据中的异常模式，例如为企业决策提供数据支持，例网络攻击、欺诈行为等如产品定价、市场营销策略等实践操作演示准备数据1导入数据、预处理选择模型2根据问题选择合适算法模型训练3使用训练数据进行模型训练模型评估4使用测试数据评估模型性能模型部署5将模型部署到实际应用场景通过动手实践，加深对数据挖掘理论和方法的理解总结与展望本课程介绍了数据挖掘的基础知识，包括数据挖掘定义、主要任务、过程、算法、应用案例等未来数据挖掘技术将继续发展，在人工智能、大数据、云计算等领域发挥重要作用。