国赛-数据挖掘-分析框架课件-概要

国赛数据挖掘分析框架概要--课件目标帮助学习者掌握数据挖掘分析框培养实操能力提升国赛竞争力架结合真实案例，讲解数据预处理、特征工讲解国赛常见问题，分享解题思路和技巧，提供清晰易懂的框架，为学习者构建数据程、模型选择、算法评估等关键步骤，帮帮助学习者在比赛中取得更好的成绩挖掘分析全貌，从数据采集到模型评估，助学习者将理论知识转化为实践技能建立整体认知数据挖掘基本流程理解问题1数据收集2数据预处理3特征工程4模型构建5模型评估6模型部署7数据挖掘的基本流程是一个迭代的过程，从理解问题开始，然后收集数据，进行数据预处理、特征工程、模型构建和评估，最后将模型部署到实际应用中数据预处理缺失值处理异常值处理数据标准化数据转换数据集中存在缺失值是常见问异常值会扭曲模型训练，导致将数据转换到统一的范围，例将数据转换为更适合模型训练题，处理方法包括删除、填充模型不准确处理方法包括删如0-1之间，以提高模型的稳定的形式，例如对数变换或平方和忽略选择最适合的方法取除、替换或转换性和效率变换决于数据性质和缺失值的比例特征工程数据预处理特征选择特征工程的第一步是数据预处理，包括缺特征选择是指从原始数据中选择出对目标失值处理、数据清洗、数据转换等例如，变量影响最大的特征常用的特征选择方处理缺失值可以使用均值填充、众数填充法包括过滤法、包裹法和嵌入法或删除等方法数据清洗包括去除重复数据、错误数据和异常数据特征提取特征提取是指将原始数据转化为更有意义的特征常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）特征提取降维特征变换12降维是将高维数据转换为低维特征变换是将原始特征转换为数据的过程，它可以减少数据新特征的过程，它可以增强特复杂性，提高模型效率，并改征表达能力，提高模型性能善可解释性特征组合3特征组合是将多个原始特征组合成新特征的过程，它可以创建新的信息，提高模型精度特征选择过滤式包裹式嵌入式基于特征本身的属性进行选择，例如方利用机器学习算法评估特征子集的性能，将特征选择集成到机器学习模型的训练差、相关性、互信息等指标逐步添加或移除特征以找到最优子集过程中，例如正则化、决策树等特征工程技巧数据清洗特征转换特征缩放特征选择数据清洗是特征工程的第一个特征转换是指将原始特征转换特征缩放是指将不同尺度的特特征选择是指从原始特征集中重要步骤，它涉及识别和处理为更适合模型训练的新特征征进行归一化或标准化，使它选择最具预测能力的特征子集数据中的错误、缺失值和异常例如，将数值特征转换为分类们在相同尺度上这可以提高这可以简化模型，提高模型的值这可以提高数据的质量，特征，或将类别特征转换为数模型的性能，并避免某些算法泛化能力，并减少过拟合并确保特征的准确性和可靠性值特征对不同尺度特征的敏感性分类算法概述定义应用场景分类算法是机器学习中一种重要分类算法广泛应用于各种领域，的算法类型，其目标是根据已有例如垃圾邮件过滤、图像识别、的数据样本，学习一个分类模型，文本分类、信用评估等并利用该模型对新的数据样本进行分类预测主要类型•决策树•朴素贝叶斯•逻辑回归•支持向量机SVM•神经网络决策树决策树概念决策树构建12决策树是一种常见的机器学习决策树的构建基于信息增益或算法，用于分类和回归问题基尼系数等指标，选择最优特它将数据表示为一棵树，每个征进行分裂，直到满足停止条节点代表一个特征，每个分支件常见的决策树算法包括ID

3、代表该特征的取值，叶子节点C

4.5和CART代表预测结果决策树优势3决策树易于理解和解释，适用于高维数据，对缺失值和异常值较为鲁棒它能够处理非线性关系，并提供可视化的决策规则朴素贝叶斯基本原理分类流程应用场景朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，利用先验•计算先验概率朴素贝叶斯广泛应用于文本分类、垃圾邮件概率和似然概率来计算后验概率，从而预测过滤、情感分析等领域，适用于处理高维数•计算似然概率类别标签据和文本数据•应用贝叶斯定理计算后验概率•选择后验概率最大的类别逻辑回归线性模型Sigmoid函数数据分类逻辑回归是一种线性模型，它使用一个线性Sigmoid函数将线性函数的输出映射到0到逻辑回归常用于二元分类问题，即预测数据函数来预测事件发生的概率1之间的概率值点属于哪一类支持向量机SVM原理优势12SVM是一种监督学习算法，旨SVM对高维数据具有较好的泛在找到一个最优超平面，将不化能力，并能有效处理非线性同类别的样本点尽可能地分离问题应用3SVM在图像识别、文本分类、生物信息学等领域得到广泛应用神经网络基本概念主要类型神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由大常见的类型包括-前馈神经网络（Feedforward NeuralNetwork）量相互连接的神经元组成这些神经元通过连接权重来传递信息，-循环神经网络（Recurrent NeuralNetwork）-卷积神经网络并通过激活函数来处理信息，最终实现对数据的学习和预测（Convolutional NeuralNetwork）-自编码器（Autoencoder）-生成对抗网络（Generative AdversarialNetwork）聚类算法概述聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据聚类算法的目标是找到数据中的自然分组，常见的聚类算法包括k-means、DBSCAN、点分组到不同的簇中，使得同一簇中的数据这些分组可以帮助我们理解数据的结构和模层次聚类等点彼此相似，而不同簇中的数据点彼此不同式聚类算法k-means算法原理算法步骤优缺点k-means算法是一种基于距离的聚类算法，•随机选择k个数据点作为初始质心•优点简单易懂，速度快，易于实现它将数据点划分为k个簇，每个簇由其质心•将每个数据点分配到最近的质心所在的•缺点对初始质心敏感，对噪声和离群表示算法通过迭代地将数据点分配到最近簇点敏感，难以处理非球形簇的质心，并更新质心位置来实现聚类•重新计算每个簇的质心•重复步骤2和3直到质心不再发生显著变化DBSCAN密度基础核心点DBSCAN算法基于数据点的密度核心点是指满足一定密度条件的分布进行聚类它将数据点分为数据点，即在其半径范围内包含核心点、边界点和噪声点，并根至少指定数量的邻居数据点据核心点的密度连接来形成簇边界点噪声点边界点是指不是核心点，但距离噪声点是指既不是核心点也不是核心点小于指定半径的数据点，边界点的数据点，它们不属于任它们属于核心点所在的簇何簇层次聚类树状图聚类过程应用场景层次聚类通过将数据点逐步合并或拆分来构层次聚类方法包括自下而上（凝聚式）和自层次聚类广泛应用于生物学、医学、市场研建树状图每个节点表示一个聚类，叶子节上而下（分裂式）两种凝聚式方法从单个究、客户细分等领域，用于识别数据中的自点代表单个数据点数据点开始，逐步合并距离最近的聚类，直然层次结构，例如物种分类、疾病诊断和客到形成一个大的聚类分裂式方法则从一个户群体划分大的聚类开始，逐步拆分距离最远的点，直到每个点形成一个独立的聚类关联规则挖掘定义应用场景关联规则挖掘是指从大量数据中在电商领域，通过关联规则挖掘发现隐藏的关联关系，即寻找不可以发现顾客的购买习惯，例如同项集之间频繁共现的模式购买了牛奶的人也可能购买面包，从而进行商品推荐常见算法Apriori算法和FP-Growth算法是两种常用的关联规则挖掘算法算法Apriori基本思想算法步骤12Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算Apriori算法主要分为以下几个步骤

1.法，其基本思想是利用先验知识，即频扫描数据集，统计每个项的出现次数，繁项集的性质，来有效地识别频繁项集并找出所有频繁1项集

2.利用频繁1项该算法利用项集的向下闭包性质，即如集，生成候选2项集

3.扫描数据集，统果一个项集是频繁的，那么它的所有子计每个候选2项集的出现次数，并找出所集也是频繁的基于此，Apriori算法从候有频繁2项集

4.重复步骤2和3，不断选1项集开始，不断生成候选k项集，并生成候选k项集，并找出所有频繁k项集，通过扫描数据集来判断候选k项集是否频直到不再有新的频繁项集为止

5.利用繁，最终找出所有频繁项集所有频繁项集，生成关联规则优点缺点34Apriori算法简单易懂，实现相对容易，并Apriori算法存在一些缺点，例如

1.候且在许多应用场景中都取得了不错的效选生成过程可能产生大量的冗余候选集，果导致算法效率低下

2.对于大型数据集，Apriori算法的性能会急剧下降算法FP-GrowthFP-Growth算法是一种用于挖掘频繁项FP-Growth算法通过对FP-Tree的遍历集的有效算法，它利用了一种树形数来发现频繁项集，它比Apriori算法更据结构称为FP-Tree来存储数据，从而加高效，因为它避免了频繁项集的生减少了扫描数据集的次数成，而是直接从FP-Tree中提取频繁项集FP-Growth算法在处理大规模数据集时表现出色，它能够在有限的内存空间内挖掘出频繁项集，并应用于各种领域，例如电商推荐、用户行为分析等异常检测什么是异常检测？异常检测的应用异常检测是指识别与预期模式或行为不同的数据点或事件的过程•欺诈检测识别可疑交易以防止财务损失它是一个关键的数据挖掘任务，在各种应用中发挥着重要作用，•网络安全检测网络攻击和恶意活动例如欺诈检测、网络安全、医疗保健和故障诊断•医疗保健识别疾病和健康问题•故障诊断检测机器故障和设备异常基于统计的异常检测利用数据分布的统计特性来识别异常假设数据服从某种概率分布，例如正数据点态分布或泊松分布计算数据点偏离正常分布的程度，超出一定阈值的点被判定为异常基于距离的异常检测原理方法基于距离的异常检测方法通过计常用的基于距离的异常检测方法算数据点与其他数据点之间的距包括K-近邻KNN算法和局部离来识别异常值如果一个数据离群因子LOF算法点与其他数据点的距离明显大于其他数据点之间的距离，则该数据点被认为是异常值应用基于距离的异常检测方法适用于识别数据集中孤立的数据点，例如在欺诈检测、入侵检测和网络安全领域基于密度的异常检测概念常用算法基于密度的异常检测算法基于一个简单的假设异常点往往位于•DBSCAN数据点稀疏的区域，而正常点则位于数据点密集的区域该方法•LOF通过计算数据点周围的密度来识别异常点•OPTICS时间序列分析时间序列的特征时间序列分解时间序列模型时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列时间序列分解可以将时间序列数据分解成趋常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数数据点它通常表现出趋势、季节性、周期势、季节性、周期性和随机性等成分，以便平滑模型、神经网络模型等，用于预测未来性和随机性等特征更好地理解数据的行为数据模型ARIMA时间序列分析模型应用ARIMA模型是时间序列分析中最ARIMA模型可以应用于许多不同常用的模型之一，它可以用来预的领域，包括股票市场预测、测未来的趋势和模式ARIMA模天气预报、销售预测、消费趋势型是由三个参数决定的p、d、q预测等等p代表自回归模型的阶数，d代表差分的阶数，q代表移动平均模型的阶数模型优势ARIMA模型的优势在于它能够很好地捕捉时间序列数据的自相关性和移动平均性，从而提高预测的精度时间序列预测趋势预测季节性预测12预测未来时间点的数值，例如预测具有周期性变化的数值，预测未来几天的销售额或网站例如预测未来几周的商品销量流量或旅游人数异常值检测3识别时间序列中的异常波动，例如检测网络流量的异常峰值或股票价格的突发性下跌数据可视化数据可视化概述可视化工具数据可视化是将数据转化为视觉有多种工具可以用于数据可视化，形式的过程，旨在帮助人们更直包括Python的Matplotlib、观地理解和分析数据，发现其中Seaborn和Plotly，R的ggplot2，的模式、趋势和异常它可以帮Tableau，Power BI等助我们更好地发现数据中的故事、趋势和洞察可视化类型常见的可视化类型包括折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图等，不同的图表类型适合于展示不同类型的数据折线图趋势分析数据比较折线图用于展示数据随时间变化的趋势，例如网站流量、销售额、折线图可以用于比较不同数据系列随时间变化的趋势，例如不同产股票价格等通过连接数据点形成的线段，可以直观地观察数据的品销售额的比较、不同城市气温变化的比较等通过绘制多条线段，上升、下降、波动等变化规律可以清晰地展示不同数据系列之间的差异柱状图概述类型柱状图是一种常用的数据可视化图表，用于展示不同类别数据的•单一柱状图用于展示单个类别的数据分布频数或数量，通过柱子的高度或长度来反映数据的差异柱状图•分组柱状图用于比较多个类别在不同时间或条件下的数据差常用于比较不同类别之间的数值大小，展现数据的趋势变化异•堆叠柱状图用于展示同一类别中不同子类别数据的总和散点图散点图用于展示两个变量之间的关系，通过散点图可以直观地观察变量之间每个点代表一个数据样本，点的横坐的趋势，例如线性关系、非线性关系、标和纵坐标分别对应样本在两个变量正相关、负相关等上的取值散点图还可以帮助识别异常值，即明显偏离其他数据点的点，这些异常值可能需要进一步分析或处理箱线图概述构成元素箱线图（Box Plot），也称为盒须图，是•箱体表示数据的四分位范围，即从一种用于显示一组数据分布的统计图形第一四分位数（Q1）到第三四分位它能直观地展示数据的中心位置、离散数（Q3）的范围程度、异常值等信息，并能有效地比较•中位数箱体内的横线表示数据的中多个数据集的分布情况间值，即第二四分位数（Q2）•须线从箱体延伸出来的线段，表示数据的最大值和最小值，但排除异常值•异常值位于须线之外的数据点，通常用圆点或星号标记，表示可能存在异常值应用场景箱线图在数据挖掘中被广泛用于数据探索、异常值检测、数据比较等方面例如，可以用来比较不同组别数据的分布差异，识别可能存在异常值的样本，为模型选择合适的特征等热力图定义用途热力图是一种使用颜色来表示数据值大小的二维图表颜色越深，热力图在数据挖掘中有着广泛的应用，例如值越大它通常用于显示数据在特定区域的分布，例如地理位置、•识别数据中的模式和趋势时间或其他维度•突出显示数据集中最显著的区域•用于可视化数据中的异常值算法评估准确率召回率正确预测的样本数占总样本数的比例，正确预测的正样本数占所有正样本数衡量模型的总体预测能力的比例，衡量模型识别正样本的能力F1-score ROC曲线准确率和召回率的调和平均数，综合以假阳性率为横坐标，真阳性率为纵考虑模型的预测准确性和识别能力坐标绘制的曲线，直观展示模型在不同阈值下的性能变化准确率精确度/目标公式举例准确率，也称为精确度，是机器学习模型预准确率=正确预测的样本数/所有预测的样例如，如果一个模型预测了100个样本，其测结果的正确率它衡量的是模型在所有预本数中80个样本被正确分类，那么该模型的准测中，正确预测的比例确率为80%召回率遗漏率/定义公式12召回率，也称为敏感度或真阳召回率=真阳性/真阳性+假性率，衡量的是模型正确识别阴性正样本的能力它表示在所有实际的正样本中，有多少被模型正确预测为正样本应用场景3召回率在需要尽可能少遗漏正样本的场景中非常重要，例如医疗诊断、欺诈检测等F1-score概念公式12F1-score是精确率和召回率的F1-score=2*精确率*召回调和平均数，用于衡量模型在率/精确率+召回率分类任务中的整体性能应用场景3F1-score适用于需要平衡精确率和召回率的分类任务，例如欺诈检测和医疗诊断曲线ROCROC曲线AUC指标ROC曲线（Receiver OperatingCharacteristic Curve）是一种用于评估分AUC（Area Underthe Curve）是ROC曲线下的面积，它反映了模型的整类模型性能的图形工具它将模型的**真正率（TPR）**作为纵坐标，**体分类性能AUC值越大，模型的分类性能越好假正率（FPR）**作为横坐标绘制TPR代表模型将正例正确分类为正例的比例，而FPR代表模型将负例错误分类为正例的比例指标AUCAUC指标Area UnderCurve是机器AUC指标通常通过绘制ROC曲线来计学习模型评估中一个重要的指标，它算，ROC曲线是将模型的真阳性率反映了模型对正样本和负样本的区分TPR和假阳性率FPR对应起来的能力AUC值介于0到1之间，AUC曲线AUC的值就等于ROC曲线下的越大，模型的区分能力越强面积AUC指标常用于评估二分类模型的性能，例如垃圾邮件过滤、信用卡欺诈检测、疾病诊断等它可以帮助我们选择最佳的模型，并调整模型参数，以获得最佳的预测效果调参与优化交叉验证网格搜索交叉验证是一种常用的模型评估网格搜索是一种超参数调优方法，方法，可以将数据集分成多个子可以遍历所有可能的超参数组合，集，用其中一部分数据训练模型，找到最优参数组合网格搜索需用剩余部分数据测试模型，并重要大量的计算资源，但可以找到复多次，最后计算平均性能指标最优参数组合随机搜索随机搜索是一种超参数调优方法，可以随机选择超参数组合，并评估模型性能，最终找到最佳参数组合随机搜索比网格搜索更有效率，尤其是在超参数空间较大时交叉验证概念优势交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成多个子集，交叉验证有助于减少模型过拟合，提高模型的泛化能力它可以并使用不同的子集进行训练和测试，以评估模型的泛化能力常更全面地评估模型在不同数据上的表现，避免模型只在训练集上见的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证表现良好，而在测试集上表现很差网格搜索原理优势缺点网格搜索是一种穷举搜索算法，它通过遍历网格搜索的优点在于它可以找到全局最优解，网格搜索的缺点在于它计算量大，尤其是当所有可能的超参数组合来找到最佳的模型参并且易于实现它适合于超参数空间较小的超参数空间较大时它可能需要很长时间才数它将超参数空间划分为网格，并遍历每情况能找到最佳参数个网格点随机搜索随机搜索优势随机搜索是一种更有效的超参数优•探索更广阔的搜索空间化方法，尤其是在处理高维超参数•更快找到好的超参数组合空间时它通过在搜索空间中随机•适用于高维超参数空间采样超参数组合，并评估它们的性能来进行优化随机搜索通常比网格搜索更高效，因为它避免了在低效的区域花费过多时间应用场景随机搜索适用于各种机器学习任务，例如神经网络、支持向量机和决策树的超参数优化它特别适合于具有许多超参数的任务，因为网格搜索可能过于昂贵大数据处理框架Hadoop生态圈Spark生态圈Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大型数据集它提Spark是一个开源的集群计算框架，提供了一种快速且通用的数据供了一种分布式文件系统HDFS和一个用于处理数据的处理引擎它比Hadoop的MapReduce框架快得多，因为它使用MapReduce框架Hadoop生态圈包含许多其他工具，例如Hive、内存计算而不是磁盘计算Spark生态圈包含许多其他工具，例如Pig和Spark，它们扩展了Hadoop的功能并使其更易于使用Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，它们提供了更强大的功能，例如实时数据处理和机器学习生态圈Hadoop数据存储数据处理数据分析数据管理HDFS HadoopDistributed FileMapReduce:并行计算框架，用Hive:数据仓库，用于查询和分YARN YetAnother ResourceSystem:分布式文件系统，提于处理海量数据析存储在HDFS中的数据Negotiator:资源管理系统，负供高吞吐量的数据存储和检索责资源分配和调度生态圈SparkSpark CoreSpark SQLSparkCore是Spark的核心引擎，提供分布式计算框架，支持Spark SQL是一个用于结构化数据处理的模块，支持SQL查询多种编程语言，并提供丰富的API和数据分析，提供高效的查询优化和执行Spark StreamingSpark MLlibSparkStreaming用于实时数据流处理，可以处理来自不同来Spark MLlib提供机器学习算法库，支持分类、回归、聚类、源的数据流，并进行实时分析和处理推荐等多种机器学习任务案例分析电商用户流失预测信用卡欺诈检测房价预测123通过数据分析，预测用户流失风险，利用机器学习算法识别信用卡欺诈行利用历史房价数据，结合经济指标和并采取针对性的挽留策略，提升用户为，减少金融损失，保障用户资金安地理位置等因素，预测未来房价走势，粘性，降低流失率全为房产投资提供参考电商用户流失预测用户行为分析模型构建分析用户的购买历史、浏览记录、互建立流失预测模型，例如逻辑回归、动行为等数据，识别潜在流失用户决策树、支持向量机等，预测用户流失可能性干预策略根据预测结果，制定针对性的干预策略，例如优惠券、个性化推荐、客户关系管理等信用卡欺诈检测实时监测客户保护风险管理借助数据挖掘技术，可以实时监控交易行为，欺诈检测系统可以帮助金融机构识别和阻止通过分析历史欺诈数据，可以识别潜在风险识别可疑模式，并采取必要的措施阻止欺诈欺诈性交易，保护客户免受经济损失，提升因素，优化风险管理策略，降低欺诈损失行为客户满意度房价预测预测模型数据预处理模型评估常见的房价预测模型包括线性回归、支持对数据进行清洗、标准化、特征工程等处使用不同的指标，如均方误差、R平方等向量机、神经网络等，根据数据的特点和理，以提高模型的准确性和泛化能力评估模型的预测性能，并进行调优需求选择合适的模型总结与展望收获展望通过本课程的学习，大家已经掌数据挖掘是一个不断发展和进步握了数据挖掘的基本流程、常用的领域随着大数据技术的不断算法以及应用案例相信这些知发展，数据挖掘的应用场景将更识将为你们在未来的学习和工作加广泛，算法也将更加复杂希中提供重要的帮助望大家能够保持对数据挖掘的兴趣，不断学习和探索，为未来的发展做好准备QA欢迎大家提出问题，让我们一起探讨数据挖掘的奥妙！。