《数据挖掘技术》课件

数据挖掘技术欢迎来到数据挖掘技术课程！课程背景与概述数据挖掘技术应用范围从大量的、不完整、有噪声、多维的数据中提取隐含的、先前广泛应用于商业、科学、工程、医学等领域例如营销预测,,未知的、有潜在价值的信息和知识的跨学科领域、客户分析、风险控制、疾病诊断..数据挖掘概念及应用领域数据挖掘是从大型数据集中提取有数据挖掘涵盖了各种技术，包括机意义的模式和知识的过程器学习、统计学、数据库技术等数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、教育等领域，帮助人们从数据中获得洞察数据挖掘流程业务理解1明确目标，了解数据数据收集2收集数据并进行初步整理数据预处理3数据清洗、转换、规范化等数据挖掘4选择合适的算法进行挖掘模型评估5评价挖掘结果的质量结果可视化6将挖掘结果可视化展示部署与应用7将挖掘结果应用于实际业务数据预处理数据清洗数据转换数据规范化123处理数据中的缺失值、错误值和将数据转换为适合分析的格式，将数据缩放到一致的范围内，例不一致性例如，将文本数据转换为数值数如，将所有数值数据缩放到到01据之间数据清洗缺失值处理重复值处理异常值处理处理数据集中缺失值，例如删除记录、识别并删除或合并数据集中的重复记录识别并处理数据集中的异常值，例如使替换值或使用预测模型进行填充，确保数据一致性用统计方法或机器学习算法进行检测和处理数据转换数据类型转换数据格式转换数据编码转换将数据从一种类型转换为另一种类型将数据从一种格式转换为另一种格式将数据从一种编码转换为另一种编码，例如将文本数据转换为数值数据，例如将数据转换为数，例如将编码转换为CSV JSONUTF-8GBK据编码数据规范化范围缩放标准化将数据缩放到特定范围，例将数据转换成均值为、方差0如到，以减少不同特征之为的分布，以确保数据具有011间的差异相同的尺度离散化将连续数据转换为离散数据，例如将年龄范围划分为不同的类别探索性数据分析数据理解1了解数据结构和属性数据清洗2处理缺失值和异常值数据转换3将数据转换为合适的格式数据可视化4创建图表以发现模式假设检验5验证数据中的关系统计分析描述性统计假设检验汇总和描述数据特征验证数据之间关系关联分析研究变量之间的相互关系可视化分析数据洞察简化复杂信息可视化帮助我们快速发现数据将复杂的数据转化为易于理解中的模式和趋势，从而获得更的图表和图形，使数据更易于深入的洞察消化和解释增强沟通可视化是与他人分享数据见解的有效工具，能够更直观地传达关键信息关联规则挖掘定义应用关联规则挖掘是一种从大型数据集中发现隐藏在数据中的有意关联规则挖掘在市场营销、商业分析、推荐系统等领域有广泛义的关联关系的技术它用于寻找数据项之间是否存在某种关的应用，例如，通过分析顾客的购买记录，可以发现顾客之间联或依赖关系存在哪些共同的购买行为，从而制定更有效的营销策略关联规则定义购物篮分析医疗保健网络行为分析例如，顾客购买了牛奶和面包，他们也例如，如果一个人被诊断出患有糖尿病例如，用户如果访问了某个网站的特定很有可能购买鸡蛋，他们也可能需要购买特定类型的药物页面，他们也可能对相关的其他页面感兴趣关联规则生成算法算法算法Apriori FP-Growth12算法是一种经典的关算法是一种基于Apriori FP-Growth联规则挖掘算法，它基于先树结构的算法，它通过构建验知识，通过迭代地生成候频繁模式树来高效地发现频选规则并剪枝来发现频繁项繁项集，并生成关联规则集算法ECLAT3算法是一种基于垂直数据格式的算法，它通过逐层枚举项集ECLAT来发现频繁项集，并生成关联规则关联规则评估指标支持度置信度衡量规则中项目集出现的频率衡量规则的前提成立时，结论成立的概率提升度衡量规则带来的收益，与随机关联相比的提升程度分类算法定义应用分类算法是一种机器学习算法，用于将数据样本分配到不同的分类算法在许多领域都有广泛的应用，例如垃圾邮件过滤、图类别像识别和客户细分决策树算法分类可解释性易于实现通过构建决策树模型，对数据进行分决策树模型结构清晰易懂，便于理解决策树算法实现相对简单，并且在各类预测，并确定样本属于哪个类别预测结果背后的逻辑和决策过程种数据挖掘工具中都有成熟的实现朴素贝叶斯算法条件概率分类预测朴素贝叶斯算法基于条件概率，利用已知事件的概率来推断未通过计算每个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为预测知事件的概率结果近邻算法K原理距离度量优缺点基于距离的分类算法，通过计算待分类常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼简单易懂，易于实现，但对高维数据敏样本与训练集样本间的距离，并选取距哈顿距离、余弦距离等，选择合适的距感，对异常样本敏感离最近的个样本，根据多数样本类别进离度量方法至关重要K行分类聚类算法无监督学习相似性度量簇的特征聚类算法是一种无监督学习方法，用于基于数据点之间的相似性或距离，将相每个簇内的点彼此相似，而不同簇之间将数据点分组为不同的簇似的数据点归为同一簇的点差异较大算法K-Means无监督学习迭代过程是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到个不它通过迭代地重新分配数据点到最接近的簇中心来工作K-Means K同的簇中算法DBSCAN密度可达核心点基于密度聚类算法，根据样密度足够高的点，周围有足本点周围的密度进行聚类，够多的邻居适用于非凸形状的聚类边界点噪声点密度不满足核心点条件，但不属于任何聚类的点连接着核心点异常检测识别偏差发现异常值找出与预期模式或行为不符的确定可能表明错误、欺诈或其数据点他异常情况的异常值提高准确性通过识别和处理异常值来提高数据分析和模型的准确性异常检测概述定义目标异常检测是指识别与预期行为找出数据中的异常值，帮助识或模式显著不同的数据点或事别潜在问题、欺诈活动、故障件的过程和错误应用广泛应用于金融、医疗保健、网络安全和制造等领域，用于识别欺诈、异常医疗状况和系统故障基于统计的异常检测假设检验标准差箱线图123利用假设检验方法，判断数据是基于数据分布的标准差，识别超通过箱线图的可视化分析，直观否符合预期的分布模型出正常范围的数据点地识别异常值基于机器学习的异常检测分类算法聚类算法神经网络训练分类器识别正常数据，将不符合模将数据点分组，离群点被识别为远离其利用神经网络学习数据的复杂模式，并型的样本标记为异常他组的点识别不符合模式的异常时间序列分析趋势季节性随机性时间序列数据可能表现出随着时间的推时间序列数据可能在一年中的特定时间时间序列数据可能包含一些随机的波动移而逐渐上升或下降的趋势例如，随段内表现出规律性的波动例如，零售，这些波动无法用趋势或季节性来解释着经济发展，商品的销量可能会逐年增商在节假日期间的销售额往往会大幅上加升时间序列类型趋势型季节型随机型随着时间推移，数据呈现持续上升或下数据在特定周期内呈现规律波动，如一数据在时间轴上随机波动，无明显趋势降趋势年四季、一周七天或季节性模式时间序列预测模型移动平均模型自回归模型MA AR通过历史数据的平均值来预测利用历史数据的值来预测未来未来值，适用于平稳时间序列值，适用于趋势明显的时间序，对噪声有较好平滑效果列自回归移动平均模型ARMA结合和模型，适用于既有趋势又有噪声的时间序列AR MA文本挖掘文本预处理文本分类主题建模文本挖掘的第一步，包括分词、去除停对文本进行分类，例如情感分析、主题发现文本中的隐含主题，帮助我们了解用词、词干提取等步骤，旨在将原始文分类、垃圾邮件检测等，帮助我们理解文本背后的结构和主题分布，例如新闻本转换为更易于分析的数据格式文本内容和意义文章主题、用户评论主题等文本预处理文本清理文本规范化移除无关字符，如标点符号、特殊将所有文本转换为小写，统一格式字符和标签HTML分词将文本拆分成单个词语或短语文本分类文档分类情感分析主题建模根据文档内容将文档分配到预定义的类分析文本数据以确定的情感，例如积极从文本数据中发现潜在的主题或主题别中例如，将电子邮件分类为垃圾邮、消极或中立例如，从客户评论中识例如，从新闻文章中提取主要话题件或非垃圾邮件别满意度主题建模发现潜在主题主题表示从大量文本数据中自动识别使用主题模型将文档表示为和提取潜在主题主题的分布，揭示文档的潜在语义结构主题分析分析主题的演化趋势、主题间的关联性等，帮助理解数据内容和趋势推荐系统个性化推荐提高用户参与度根据用户的兴趣和行为，推荐通过提供个性化的推荐，提高最相关和最感兴趣的内容或商用户对平台或产品的兴趣和参品与度发现新内容帮助用户发现他们可能感兴趣但不知道存在的新内容或商品协同过滤推荐用户相似性物品相似性12基于用户之间相似性进行推基于物品之间相似性进行推荐，例如，如果用户和用荐，例如，如果物品和物A A户对相同商品的偏好相似品被相同用户喜欢，则可B B，则可以将用户喜欢的商以将喜欢物品的用户推荐A A品推荐给用户物品B B推荐方法3主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤内容过滤推荐基于内容的推荐内容特征分析用户历史行为，推荐类似的内容提取文本、图像、音频等特征，进行相似度匹配混合推荐协同过滤推荐内容过滤推荐混合推荐基于用户行为和兴趣，预测用户可能喜根据项目内容特征，推荐相似项目给用综合利用协同过滤、内容过滤等多种推欢的项目户荐技术，提升推荐效果大数据挖掘海量数据高速度处理和分析级甚至级数据实时或接近实时地处理和分析数据TB PB多样性处理结构化、半结构化和非结构化数据和Hadoop SparkHadoopSpark12一个开源的分布式计算框架一个快速、通用、基于内存，用于处理大数据的集群计算框架，比更快，更适用于实Hadoop时处理分布式数据处理数据规模数据分布大数据挖掘需要处理海量数据，传数据可能分布在多个服务器上，需统的集中式数据库难以满足需求要进行分布式存储和处理计算效率分布式处理能够利用多台机器的计算资源，提高处理速度实时数据挖掘低延迟处理快速决策应用场景实时数据挖掘需要在数据到达时立即实时分析和决策对于应对流数据的动实时数据挖掘广泛应用于金融交易、处理，而不是以批处理的方式态特性至关重要网络安全、推荐系统等领域数据可视化直观呈现数据支持决策促进沟通数据可视化将复杂的数据转化为易于理通过数据可视化，决策者可以更直观地数据可视化可以帮助人们更有效地与他解的图形和图表，使人们能够快速洞察理解数据，并根据数据做出更明智的决人分享数据，并促进团队之间的数据协数据趋势和模式策作可视化类型折线图柱状图饼图散点图显示数据随时间变化的趋势比较不同类别或组别的数据展示整体数据中各部分的比显示两个变量之间的关系，，适用于展现趋势和变化，适用于展现差异和对比例，适用于展现构成和比例适用于展现相关性和趋势可视化设计原则清晰度准确性一致性清晰度是首要原则信息应易于理解和确保数据可视化准确地反映原始数据在同一可视化中，应使用一致的视觉元解读，避免过于复杂或模糊的图表避免扭曲或误导性的表示素，如颜色、字体、图形等，以增强信息传递的一致性可视化工具Tableau PowerBI是一个直观的拖放式是一个由微软提供的Tableau PowerBI数据可视化工具，用于创建交综合性商业智能和数据可视化互式仪表板和图表平台Qlik Sense是一款自服务分析和数据可视化工具，以其强大的数据关Qlik Sense联功能而闻名数据挖掘原理数据挖掘是利用各种方法从大量数数据挖掘算法涵盖了各种机器学习据中提取隐藏的、有价值的、可理、统计学和数据库技术，用于分析解的知识和模式的过程和解释数据..数据挖掘的目的是发现数据中的模式、趋势和关系，以便做出更明智的决策和预测.数据隐私和安全数据脱敏访问控制12数据脱敏是保护个人隐私的严格控制数据访问权限，确重要手段，通过对敏感信息保只有授权人员才能访问数进行匿名化处理，防止敏感据，防止未经授权的访问和信息的泄露使用加密技术3使用加密技术对数据进行加密，防止数据被窃取和破解，保护数据的机密性数据挖掘伦理规范数据隐私保护公平与问责制透明度确保数据收集、存储和使用符合相关隐避免使用数据挖掘技术进行歧视或不公确保数据挖掘模型和结果是透明和可解私法规正的行为释的课程总结与展望本课程介绍了数据挖掘技术的基本原理、方法和应用通过学习，你应该能够理解数据挖掘的概念、流程、常见方法和应用场景。