《数据挖掘与分析》课件

《数据挖掘与分析》课程介绍课程介绍课程目标课程内容帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、方法和技术，并能够运用数涵盖数据挖掘的理论基础、常用算法、实践案例，并介绍大数据据挖掘技术解决实际问题挖掘技术和行业应用数据挖掘的概念与应用领域概念应用领域从大量数据中提取有价值的信息商业智能、医疗保健、金融、制和知识的过程造、教育、电子商务等数据来源与数据准备数据来源数据准备结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等数据收集、数据清洗、数据转换、数据集成等数据清洗与数据预处理数据清洗数据预处理处理缺失值、异常值、重复值等数据标准化、数据归一化、数据降维等特征工程特征选择特征提取特征变换从原始特征中选择最有效的特征从原始特征中提取新的特征对现有特征进行转换常用数据挖掘算法概述分类算法关联规则挖掘决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等Apriori算法、FP-growth算法等1234聚类算法回归算法K-Means、DBSCAN、层次聚类等线性回归、逻辑回归、岭回归等分类算法实践算法选择根据数据特点选择合适的分类算法模型训练使用训练数据训练分类模型模型评估使用测试数据评估模型性能聚类算法实践数据预处理1数据清洗、特征提取算法选择

2、等K-Means DBSCAN模型训练3训练聚类模型结果分析4分析聚类结果关联规则挖掘实践数据准备1数据清洗、转换算法选择2算法、算法Apriori FP-growth规则挖掘3挖掘关联规则结果分析4分析关联规则回归算法实践12数据预处理模型选择数据清洗、特征选择线性回归、逻辑回归等34模型训练结果评估训练回归模型评估模型性能时间序列分析实践时间序列数据预测分析数据随时间变化的规律预测未来数据趋势文本挖掘实践文本预处理主题模型情感分析分词、词干提取、停用词去除等LDA、TF-IDF等识别文本的情感倾向社交网络分析实践社交网络数据网络结构分析12用户关系、互动行为等数据分析网络结构和节点之间的关系社区发现3识别网络中的社区结构异常检测实践数据异常异常检测方法与正常数据偏差很大的数据点统计方法、机器学习方法应用场景欺诈检测、故障诊断等推荐系统实践内容推荐用户推荐根据用户的兴趣推荐相关内容根据用户的历史行为推荐类似用户物品推荐根据物品之间的相似性推荐类似物品大数据挖掘技术Hadoop1分布式存储和计算框架Spark2快速、通用、分布式计算框架NoSQL3非关系型数据库及其在数据挖掘中的应用SparkSpark概述快速、通用、分布式计算框架Spark MLlib机器学习库，提供各种数据挖掘算法Spark应用场景大规模数据分析、机器学习训练可视化技术数据可视化可视化工具将数据以图形的方式呈现，便于理解和分析Tableau、Power BI、D

3.js等数据隐私与伦理数据隐私数据伦理保护个人数据安全和隐私负责任地使用数据，避免歧视和不公平案例分析营销策略优化:问题方法如何利用数据挖掘技术优化营销策略，提高营销效果客户细分、推荐系统、A/B测试等案例分析疾病预测:问题方法如何利用数据挖掘技术预测疾病机器学习、数据分析、生物信息发生风险学等案例分析欺诈检测:问题方法如何利用数据挖掘技术识别欺诈行为异常检测、关联规则挖掘等案例分析商品推荐:问题1如何利用数据挖掘技术推荐用户感兴趣的商品方法2协同过滤、内容推荐、基于知识推荐等案例分析用户画像:问题如何利用数据挖掘技术构建用户画像方法数据分析、机器学习、自然语言处理等行业应用案例展示金融1欺诈检测、风险控制电商2商品推荐、用户画像医疗3疾病预测、精准医疗数据挖掘发展趋势大数据1数据量越来越大，对处理技术要求更高人工智能2数据挖掘与人工智能深度融合，推动技术发展云计算3云计算平台为数据挖掘提供基础设施和资源课程总结与展望123课程内容实践案例未来发展介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术通过案例分析，加深对数据挖掘的理解数据挖掘技术将继续发展，应用场景将更加广泛问答环节欢迎大家提出问题，我们将进行解答课程反馈请大家积极反馈课程内容和教学质量，帮助我们改进教学工作。