《数据挖掘与分析综合应用》课件

课程大纲与学习目标课程大纲学习目标我们将涵盖数据挖掘的基本概念、技术、应用以及行业实践什么是数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程数据挖掘的发展历程早期阶段1从统计分析和数据库技术发展而来机器学习兴起2数据挖掘技术得到显著发展，应用领域不断扩展大数据时代3数据挖掘技术与大数据技术融合，应用场景更加广泛数据挖掘在不同行业的应用价值电商金融个性化推荐、精准营销、库存管理风险控制、欺诈检测、客户画像医疗制造疾病诊断、药物研发、医疗影像分析生产优化、质量控制、预测性维护数据挖掘的基本流程数据收集从各种来源收集数据，如数据库、传感器、社交媒体等数据预处理清洗、转换和整合数据，使其适合分析特征工程选择和提取关键特征，提高模型的准确性模型训练利用机器学习算法训练模型，建立数据与目标之间的关系模型评估评估模型的性能，选择最佳模型进行部署模型部署将模型应用于实际场景，提供预测、分类等服务数据准备与预处理数据清洗数据转换数据整合处理缺失值、异常值、将数据转换为适合分析将来自多个来源的数据重复数据等的格式，例如归一化、整合在一起标准化等数据清洗的关键技术异常值处理离群点检测、箱线图分析等缺失值处理重复数据处理插值法、删除法等去重算法、匹配算法等213特征工程概述特征选择从原始数据中选择对模型预测结果有重要影响的特征特征提取从原始特征中提取更高层次的特征，增强模型的表达能力特征转换对特征进行转换，例如对数值特征进行离散化、对文本特征进行词向量化等特征选择方法过滤式包裹式嵌入式根据特征本身的属性进行选择，例如方差、通过模型的性能评价指标进行选择，例如在模型训练过程中进行特征选择，例如正相关性等交叉验证等则化、Lasso回归等降维技术主成分分析线性判别分析1PCA2LDA将原始数据投影到更低维度的在降维的同时考虑类别信息，空间，保留主要的成分信息提高分类模型的性能3t-SNE非线性降维技术，适用于高维数据的可视化机器学习基础监督学习1使用已标记的数据训练模型无监督学习2使用未标记的数据训练模型强化学习3通过与环境交互来学习监督学习算法分类1将数据划分为不同的类别回归2预测连续型变量分类算法详解1决策树基于树结构进行分类2支持向量机找到最佳的超平面进行分类3逻辑回归利用逻辑函数进行分类4朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类决策树算法原理节点分裂2根据特征值将数据划分到不同的分支特征选择1选择最佳特征进行分裂叶子节点最终的分类结果3随机森林算法随机森林算法是多个决策树的集合，通过投票机制进行分类支持向量机样本1样本2支持向量机算法通过寻找最佳的超平面来进行分类聚类算法层次聚类K-means将数据划分为K个簇，每个簇的中心点称为质心通过层次结构将数据进行分组聚类K-means初始化质心1随机选择个数据点作为初始质心K分配数据点2将每个数据点分配到最近的质心所在的簇更新质心3重新计算每个簇的质心，并重复步骤和，直到质心不再改变23层次聚类自底向上从单个数据点开始，逐步合并相似的簇自顶向下从所有数据点开始，逐步拆分不相似的簇非监督学习技术聚类将数据划分到不同的簇中降维将高维数据映射到低维空间关联规则挖掘发现数据集中频繁出现的模式异常检测识别与其他数据点不同的数据点关联规则挖掘数据准备对数据进行预处理频繁项集挖掘找到频繁出现的项集关联规则生成从频繁项集中生成关联规则规则评估评估关联规则的置信度、支持度等指标算法Apriori支持度计数2计算候选集的支持度候选集生成1根据频繁项集生成候选集频繁项集识别识别支持度大于阈值的频繁项集3推荐系统原理12协同过滤内容推荐根据用户的历史行为进行推荐根据用户兴趣和物品内容进行推荐3混合推荐结合多种推荐方法进行推荐协同过滤技术基于用户的基于物品的混合协同过滤技术根据用户或物品之间的相似性进行推荐深度学习在数据挖掘中的应用图像识别自然语言处理语音识别自动识别图像中的物体、场景等理解和生成自然语言文本将语音信号转换为文字神经网络基础感知机深度神经网络DNN单层神经网络，能够进行简单的线性分类具有多层隐藏层的神经网络，能够提取复杂特征123多层感知机MLP多层神经网络，能够处理非线性关系卷积神经网络卷积层提取图像中的局部特征池化层减少特征的维度，提高模型的鲁棒性全连接层将特征映射到分类结果数据可视化技术图表1条形图、折线图、饼图等地图2地理信息可视化网络图3关系图、社交网络图等可视化工具介绍Tableau PowerBI易于使用的可视化工具，适合快速微软的商业智能工具，提供丰富的创建图表和仪表盘可视化功能和数据分析能力D

3.js基于的开源库，可以创建复杂的可视化效果JavaScript数据分析报告撰写概述1介绍分析目的、背景和数据来源分析过程2详细描述数据预处理、特征工程、模型训练和评估过程结果分析3展示分析结果，并解释其意义结论4总结分析结果，并提出建议统计分析方法1描述性统计描述数据的基本特征，如平均值、方差、中位数等2推断性统计根据样本数据推断总体特征3假设检验验证关于总体参数的假设4回归分析分析变量之间的关系假设检验选择检验统计量提出假设1选择合适的检验统计量，根据样本数据计根据研究问题提出关于总体参数的假设2算检验统计量做出决策4确定拒绝域3判断是否拒绝原假设根据显著性水平确定拒绝域回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并建立模型进行预测时间序列分析趋势分析1识别时间序列的长期趋势季节性分析2识别时间序列的周期性变化预测3预测未来的时间序列值大数据环境下的数据挖掘数据规模数据类型数据速度大数据环境下，数据规模巨大，需要新的技大数据环境下，数据类型多样，包括结构化、大数据环境下，数据产生和处理速度非常快术进行处理半结构化和非结构化数据分布式计算技术1Hadoop2Spark开源的分布式计算框架，适合基于内存计算的分布式计算框处理海量数据架，速度更快3Flink流式计算框架，适合处理实时数据流生态系统Hadoop生态系统包含多个组件，共同完成大数据的存储、计算和分析Hadoop技术Spark快速处理基于内存计算，速度比更快Spark Hadoop多种应用场景支持批处理、流处理、机器学习等多种应用场景Spark易于使用提供简单易用的，方便用户进行开发Spark API数据挖掘常用工具语言Python RSPSS数据挖掘常用的编程语统计分析和数据可视化统计分析软件，易于使言，拥有丰富的库的工具，拥有强大的统用，适合进行数据分析计包和统计建模数据分析库PythonNumPy PandasScikit-learn Matplotlib数值计算库，提供高效的多维数据分析库，提供数据结构和机器学习库，提供各种机器学数据可视化库，提供创建各种数组对象数据分析工具习算法和工具图表的工具语言应用R统计分析数据可视化12语言拥有强大的统计包，可以语言提供丰富的图形绘制功能，R R进行各种统计分析可以创建各种图表机器学习3语言可以进行机器学习模型的训练和评估R软件SPSS数据导入将数据导入软件SPSS数据清洗对数据进行清洗和预处理统计分析进行描述性统计、假设检验、回归分析等图表绘制创建图表进行数据可视化数据挖掘实战案例我们将介绍一些数据挖掘实战案例，涵盖电商、金融、医疗等多个领域电商行业数据分析用户行为分析营销策略优化分析用户的浏览、购买、评论等行为，了解用户需求和偏好分析营销活动效果，优化营销策略123商品推荐根据用户行为和商品属性进行商品推荐金融风险预测信用风险评估欺诈检测投资策略评估借款人的信用风险，预测是否会违约识别金融交易中的欺诈行为根据市场数据和历史数据制定投资策略医疗大数据应用疾病诊断药物研发利用机器学习算法辅助疾病诊断利用数据挖掘技术加速药物研发过程医疗影像分析自动识别医疗影像中的病变部位智能营销案例123精准营销个性化推荐广告优化根据用户画像进行精准营销根据用户历史行为进行个性化推荐利用数据挖掘技术优化广告投放策略数据挖掘伦理与隐私数据隐私保护算法公平性数据安全保护个人数据的隐私，防止泄露和滥用确保算法对所有用户都公平公正，避免歧保护数据的安全，防止黑客攻击和数据丢视失数据安全保护访问控制2限制对数据的访问权限，确保数据安全数据加密1对敏感数据进行加密，防止泄露数据备份定期备份数据，防止数据丢失3算法偏见与公平性数据偏差1训练数据可能存在偏差，导致算法存在偏见算法设计2算法设计可能存在缺陷，导致算法不公平公平性评估3评估算法的公平性，并采取措施消除偏见企业数据战略数据采集数据治理数据分析数据应用建立数据采集系统，收集相关数对数据进行管理，确保数据质量对数据进行分析，发现价值和洞将数据应用于决策和业务运营据和一致性察数据驱动决策问题识别1明确需要解决的业务问题数据收集与准备2收集和准备相关数据数据分析与建模3对数据进行分析，建立模型决策与行动4根据分析结果做出决策并采取行动数据挖掘职业发展12数据分析师数据科学家负责数据收集、清洗、分析和可视化负责构建机器学习模型，解决复杂数据问题3数据工程师负责数据基础设施建设和维护，保障数据质量就业前景与技能要求就业前景技能要求数据挖掘领域就业前景广阔，人才需求旺盛需要具备数据分析、机器学习、编程等方面的技能数据科学家成长路径入门阶段1学习数据分析基础知识，掌握数据可视化和数据清洗技术进阶阶段2学习机器学习算法，并能够将算法应用于实际问题高级阶段3掌握深度学习技术，能够解决更复杂的数据问题课程总结本课程介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用通过学习，你将掌握数据挖掘的关键技术，并能够将这些技术应用于实际问题中未来发展趋势人工智能边缘计算人工智能技术将进一步推动数据挖边缘计算将为数据挖掘提供新的机掘的发展遇数据隐私数据隐私保护将成为数据挖掘发展的重要议题学习资源推荐书籍网站课程推荐一些数据挖掘相关的书籍推荐一些数据挖掘相关的网站和博客推荐一些数据挖掘相关的在线课程课程结束与QA感谢大家的参与！有任何问题，欢迎提问。