《数据挖掘技术》课件

数据挖掘技术从基础到实践课程大纲与学习目标课程大纲学习目标数据挖掘概述数据预处理特征工程机器学习算法聚类分析•••••关联规则挖掘预测分析文本挖掘推荐系统大数据环境下的•••••数据挖掘数据挖掘工具实践案例伦理问题未来趋势••••什么是数据挖掘定义目标数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、有价值的信息和模式的过程，是利用计算机科学、统计学、机器学习等方法，从大量数据中提取有价值的信息和模式，并将其应用于决策支持、预测和预测等领域数据挖掘的发展历程早期阶段1960s-1980s1数据库技术的发展统计分析方法的应用专家系统和知识发现•••的尝试数据挖掘兴起1990s2数据量的爆炸式增长机器学习和人工智能的进步数据挖掘技•••术的正式提出和应用大数据时代至今2000s3数据挖掘在不同行业的应用电商金融医疗其他用户行为分析商品推荐营风险控制欺诈检测投资策疾病诊断药物研发医疗保•••••••••销策略优化略健数据挖掘的基本流程数据采集

1.收集原始数据，例如从数据库、网站、传感器等获取数据预处理

2.清洗、转换和整合数据，使其适合分析特征工程

3.提取和选择相关特征，用于构建模型模型构建

4.选择合适的机器学习算法，训练数据模型模型评估

5.使用测试数据评估模型性能，调整参数模型部署

6.将模型部署到实际应用中，进行预测和分析数据采集与预处理数据来源数据库网站传感器社交媒体文本文件图像音频视频•••API••••••数据格式结构化数据半结构化数据非结构化数据•••数据质量完整性一致性准确性及时性可用性•••••数据清洗的关键技术缺失值处理异常值处理删除填充插值删除替换归类••••••重复值处理数据转换删除合并数据类型转换数据标准化数据离散化•••••特征工程概述特征选择2选择对模型性能贡献最大的特征特征提取1从原始数据中提取出更有效的信息特征变换对特征进行转换或组合，以改善模型性能3特征选择方法过滤式方法包裹式方法嵌入式方法方差过滤相关性分析信息增益卡方逐步回归递归特征消除决策树支持正则化决策树随机森林神经网络••••••••••••检验•互信息向量机特征提取技术PCA主成分分析将高维数据降维到低维空间，保留主要信息LDA线性判别分析利用类别信息进行降维，提高分类效果ICA独立成分分析寻找数据中的独立成分，用于信号分离t-SNE t分布随机邻域嵌入将高维数据降维到二维或三维空间，用于可视化数据降维技术数据降维减少数据特征的维度，简化模型，提高效率1降维方法2•特征选择•主成分分析PCA•线性判别分析LDA•独立成分分析分布随机邻域嵌入ICA•t-t-SNE机器学习算法基础监督学习1使用标记数据训练模型，进行预测和分类无监督学习2使用无标记数据训练模型，进行聚类和降维强化学习3通过与环境交互，学习最佳策略，进行决策监督学习算法分类回归其他分类算法详解1逻辑回归处理二元分类问题，预测事件发生的概率2朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，根据特征的概率独立性进行分类3近邻算法K根据样本的相似度进行分类，属于懒惰学习算法4决策树根据特征构建决策树，进行分类决策树算法原理算法算法算法ID3C

4.5CART使用信息增益选择最佳特征递归构建决使用信息增益率选择最佳特征能够处理使用基尼指数选择最佳特征能够构建二••••••策树连续型特征•能够处理缺失值叉树•能够处理回归问题支持向量机SVM原理SVM寻找最大间隔超平面将数据映射到高维空间使用核函数进行非线性分类•••应用场景图像识别文本分类医疗诊断金融风控••••随机森林算法随机森林原理1构建多棵决策树使用投票机制进行分类能够处理高维数据••••能够防止过拟合应用场景2欺诈检测医疗诊断信用评级图像识别••••神经网络与深度学习神经网络模拟人脑神经元结构通过层级结构进行信息处理能够学习复•••杂的模式深度学习多层神经网络大数据训练能够处理复杂任务，例如图像识别•••、语音识别、自然语言处理聚类算法介绍定义目标1将数据点分组，使同一组内的样本相似•发现数据中的隐藏结构•将数据分类•2，不同组内的样本差异较大提高数据的可理解性聚类K-means算法原理应用场景随机选择个中心点将数据点分配到最近的中心点更新中心点客户细分文档聚类图像分割数据压缩•K••••••的位置迭代直至中心点不再改变•层次聚类算法原理构建层次结构的树状图逐层合并或分裂数据点能够发现数据中的层次结•••构应用场景生物分类文本聚类客户细分异常检测••••聚类DBSCAN算法原理1基于密度进行聚类能够发现任意形状的簇能够处理噪声数据•••应用场景2空间数据分析图像分割异常检测欺诈检测••••关联规则挖掘定义目标发现数据项之间的关联关系，例如购买牛奶的顾客也可能购买面发现隐藏的模式提高决策效率提升客户体验“•••包”算法Apriori步骤一生成频繁项集步骤二从频繁项集中生成关联规则步骤三根据置信度和支持度筛选关联规则频繁项集挖掘购物篮分析网站访问分析发现顾客购买商品的关联关系分析用户浏览网页的关联模式预测分析技术定义目标1利用历史数据和统计模型，对未来事件•预测未来趋势•制定决策方案•降低风2进行预测险回归分析线性回归逻辑回归多项式回归建立自变量和因变量之间的线性关系处理二元分类问题，预测事件发生的概率建立自变量和因变量之间的非线性关系•••时间序列分析时间序列模型模型指数平滑模型季节性模型•ARIMA••应用场景销售预测股价预测天气预报经济预测••••异常检测技术异常检测方法1统计方法基于距离的方法基于聚类的方法基于机器学习的••••方法应用场景2欺诈检测网络安全故障诊断异常行为分析••••文本挖掘基础定义从大量文本数据中提取有价值的信息和模式目标理解文本内容发现文本模式预测文本趋势提升文本价值••••自然语言处理文本预处理分词停用词去除词干提取词形还原••••文本表示词袋模型词向量主题模型•••文本分析文本分类情感分析命名实体识别机器翻译••••文本分类垃圾邮件过滤新闻分类将电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件将新闻文章分类为不同的类别，例如政治、经济、体育情感分析情感分类应用场景正向负向中性舆情监控产品评论分析社交媒体分析市场调查•••••••推荐系统技术定义目标1根据用户的兴趣和行为，向用户推荐相•提高用户体验•提升用户留存率•增加2关商品或内容商品销售协同过滤算法基于用户的协同过滤根据用户之间的相似度进行推荐基于物品的协同过滤根据物品之间的相似度进行推荐个性化推荐个性化推荐方法1基于内容的推荐基于知识的推荐基于混合的推荐•••应用场景2电商音乐视频新闻社交媒体•••••大数据环境下的数据挖掘大数据挑战数据量大数据类型多样数据速度快数据质量不一••••大数据解决方案分布式计算框架云计算平台数据仓库数据湖••••分布式计算框架Hadoop处理海量数据提供分布式存储和计算能力••Spark高性能数据处理框架支持流式计算能够处理实时数据•••Flink实时数据处理框架支持事件驱动能够处理低延迟数据流•••生态系统Hadoop核心组件生态组件Hadoop Hadoop•HDFS•YARN•MapReduce•Hive•Pig•HBase•Zookeeper数据处理Spark核心概念应用场景Spark Spark实时数据分析机器学习图计算数据仓库•RDD•DataFrame•Spark SQL•Streaming••••数据挖掘工具介绍语言Python R•Pandas•NumPy•Scikit-learn••dplyr•tidyr•ggplot2•caret•TensorFlow•PyTorch randomForest其他•Weka•RapidMiner•KNIME•SAS•SPSS数据分析库Python12Pandas NumPy数据分析和处理的强大工具科学计算库，提供高效的数组操作34Scikit-learn TensorFlow机器学习库，提供各种机器学习算法深度学习框架，用于构建和训练神经网络语言在数据挖掘中的应用R语言优势R统计分析功能强大包含丰富的数据挖掘库具有良好的可视化功能•••语言应用场景R数据探索模型构建可视化分析•••数据可视化技术数据可视化目的1发现数据模式传达数据洞察增强数据理解促进决策支持••••数据可视化方法2图表地图网络图模型••••3D交互式可视化工具Tableau易于使用，提供丰富的图表和交互功能Power BI微软提供的强大数据分析和可视化工具D

3.js基于的开源可视化库，提供高度灵活的定制功能JavaScript数据挖掘实践案例案例一电商行业应用用户行为分析、商品推荐、营销策略优化案例二金融风控案例欺诈检测、信用评级、风险控制案例三医疗大数据分析疾病诊断、药物研发、医疗保健电商行业应用用户行为分析商品推荐浏览记录购买记录搜索记录评价记录基于协同过滤基于内容基于知识•••••••金融风控案例欺诈检测信用评级识别异常交易行为降低金融风险保护用户利益评估借款人的信用风险确定贷款利率降低不良贷款率••••••医疗大数据分析疾病诊断利用机器学习算法进行疾病诊断提高诊断准确率降低误诊率•••药物研发筛选药物候选目标预测药物疗效降低研发成本•••数据挖掘的伦理问题算法偏见2•避免算法歧视•确保算法公平公正•减少对特定群体的不利影响隐私保护1数据收集和使用需符合隐私法规保护••个人敏感信息数据安全保护数据免受攻击和泄露加密数据•••3采取安全措施隐私保护数据匿名化数据脱敏数据加密去除个人身份信息保护数据隐私允许对敏感数据进行处理保护数据隐私确对数据进行加密处理防止数据泄露提•••••••••数据共享保数据可用性高数据安全性算法偏见偏见来源数据偏差算法设计人类偏见•••减轻偏见的方法使用更公平的数据调整算法设计提高算法透明度•••数据安全数据安全措施1数据加密访问控制安全审计数据备份灾难恢复•••••数据安全的重要性2保护数据免受攻击确保数据完整性维护用户信任•••未来数据挖掘发展趋势人工智能与数据挖掘边缘计算深度学习自然语言处理计算机视觉增强现实虚拟现实数据分析在边缘设备上进行减少延迟提高效率增强用户体•••••••••验人工智能与数据挖掘人工智能数据挖掘深度学习机器学习自然语言处理计算机视觉数据预处理特征工程模型构建模型评估模型部署•••••••••边缘计算边缘计算的优势边缘计算应用场景低延迟提高效率增强用户体验数据隐私保护物联网自动驾驶智慧城市工业自动化医疗保健•••••••••课程总结主要内容学习收获数据挖掘基本概念数据预处理特征工程机器学习算法掌握数据挖掘的基本原理和方法了解数据挖掘在各个领域的•••••••数据挖掘应用伦理问题未来趋势应用提升数据分析和问题解决的能力•••学习资源推荐12Coursera Udacity提供各种数据挖掘课程，包括理论和提供数据科学和机器学习相关的课程实践3DataCamp提供交互式数据科学课程，涵盖数据挖掘、机器学习等问答环节感谢您的参与！现在，让我们进入问答环节，您可以就课程内容提出任何问题。