《构建数据分析模型》课件

构建数据分析模型从到01的实践指南为什么需要数据分析模型洞察数据预测未来优化决策数据分析模型可以帮助我们从大量数据中模型可以根据历史数据预测未来的事件和提取有价值的信息，揭示潜在的趋势和模趋势，为决策提供可靠依据式数据分析模型的发展历程传统统计模型1回归分析、方差分析等传统统计模型，主要用于分析和解释数据机器学习模型2决策树、支持向量机等机器学习模型，具有更强大的学习能力和预测能力深度学习模型3现代企业数据分析的挑战海量数据企业面临着数据规模爆炸式增长的挑战，如何存储、处理和分1析海量数据成为难题数据质量问题数据噪声、缺失值和数据不一致等问题，影响着模型的准2确性和可靠性模型复杂性现代数据分析模型越来越复杂，模型理解、解释和维护难度增加数据分析模型的核心价值提高效率模型可以自动完成大量重复性工作，解放人力，提高工作效率降低成本模型可以帮助企业优化资源配置，降低运营成本，提高利润率增强竞争力模型可以帮助企业更好地了解市场和客户，提升产品和服务质量，增强竞争优势促进创新模型可以帮助企业发现新的机会，推动创新和发展数据分析模型的基本组成数据收集从各种来源收集数据，例如数据库、传感器、API等数据预处理对数据进行清洗、转换和特征工程，准备模型训练所需的数据模型训练使用预处理后的数据训练机器学习或深度学习模型模型评估与验证评估模型的性能，并通过验证确保模型的泛化能力模型部署将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际应用模型监控持续监控模型性能，及时发现问题并进行调整数据收集与预处理数据来源明确数据来源，例如网站日志、用户行为数据、传感器数据等数据采集使用工具和方法从数据源获取数据，例如数据库查询、爬虫、接口调API用等数据格式化将数据统一转换成适合模型训练的格式，例如、等CSV JSON数据清洗的关键技术重复数据处理缺失值处理异常值处理识别和删除数据集中重处理数据中的缺失值，识别和处理数据中的异复的数据，确保数据的例如删除缺失值、填充常值，例如删除异常值、唯一性缺失值或使用插值方法修正异常值或使用鲁棒算法数据一致性校验验证数据的一致性，确保数据之间的一致性，例如数据类型、格式和值域特征工程的重要性特征提取从原始数据中提取有意义的特征，例如将文本数据转换成词向量1特征转换2对特征进行变换，例如将数值特征进行标准化或归一化处理特征选择3选择对模型性能贡献最大的特征，减少模型的训练时间和复杂度特征选择与降维过滤式特征选择包裹式特征选择嵌入式特征选择根据特征本身的统计特性选择特征，例如使用模型性能作为评价指标，选择最佳特将特征选择与模型训练集成在一起，例如方差分析、卡方检验等征组合，例如递归特征消除、前向选择等L1正则化、树模型的特征重要性等常见的数据预处理方法归一化离散化将数据变换到0到1的范围内，将连续特征离散化为离散特征，适用于神经网络模型例如将年龄分成年龄段标准化编码将数据变换到均值为、方差为01的范围内，消除不同特征量纲将类别特征转换成数值特征，例的影响如将性别特征转换成和012314机器学习算法概述监督学习使用有标签的数据训练模型，预测未来的结果无监督学习使用无标签的数据训练模型，发现数据中的隐藏结构和模式强化学习通过与环境交互学习，使模型在特定环境中获得最佳行为策略监督学习非监督学习vs监督学习非监督学习例如分类、回归、目标检测、文本分类例如聚类、降维、异常检测、关联规则挖掘分类算法的基本原理1逻辑回归使用逻辑函数将线性模型输出映射到0到1之间，用于二分类问题2决策树根据特征值进行树形结构的划分，用于分类和回归问题3支持向量机在特征空间中找到最佳超平面，将不同类别的数据分开4朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，用于分类问题回归分析技术线性回归1使用线性函数拟合数据，预测连续型变量多项式回归2使用多项式函数拟合数据，可以处理非线性关系岭回归3在线性回归的基础上添加正则化项，用于防止过拟合回归Lasso4在线性回归的基础上添加正则化项，用于特征选择L1聚类算法入门聚类层次聚类聚类K-Means DBSCAN将数据分成K个簇，每个根据数据之间的距离，基于密度的聚类算法，数据点属于距离最近的逐步将数据点合并或拆将密度较高的区域划分簇分，形成树状结构成簇深度学习在数据分析中的应用图像识别1深度学习模型可以识别图像中的物体、场景和人脸自然语言处理2深度学习模型可以用于机器翻译、情感分析、文本生成等任务语音识别3深度学习模型可以将语音信号转换成文本推荐系统4深度学习模型可以根据用户的历史行为预测用户可能感兴趣的商品或服务神经网络基础隐藏层2对数据进行特征提取和变换的中间层输入层1接收数据的输入层输出层输出模型的预测结果3卷积神经网络循环神经网络模型评估与验证准确率预测正确的样本数占总样本数的比例召回率预测正确的正样本数占所有正样本数的比例分数F1准确率和召回率的调和平均值曲线ROC衡量模型在不同阈值下识别正样本的能力值AUC曲线下的面积，表示模型的整体预测能力ROC交叉验证技术折交叉验证留一交叉验证K将数据分成份，每次用份训每次用个样本训练模型，用剩K K-1N-1练模型，用剩余份进行验证，重余个样本进行验证，重复次11N复次K自助法从原始数据中随机抽取样本，重复多次，形成多个训练集和测试集过拟合与欠拟合过拟合欠拟合模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力下降，对新数据的预测效模型对训练数据拟合不足，导致模型不能很好地学习数据的规律果不佳模型性能指标1准确率预测正确的样本数占总样本数的比例2召回率预测正确的正样本数占所有正样本数的比例3精确率预测正确的正样本数占所有预测为正样本的样本数的比例4分数F1准确率和召回率的调和平均值准确率、召回率与分数F1模型A模型B数据分割策略训练集验证集测试集用于训练模型的数据，用于评估模型性能并调用于最终测试模型泛化占总数据的70%~80%整超参数的数据，占总能力的数据，占总数据数据的的10%~20%10%~20%模型调优技巧超参数调整1通过调整模型的超参数，例如学习率、正则化系数等，提高模型性能特征工程2通过特征提取、特征转换和特征选择，优化模型的输入特征模型融合3将多个模型结合在一起，提高模型的预测精度和稳定性超参数调整网格搜索随机搜索贝叶斯优化枚举所有可能的超参数组合，并选择性能从超参数空间中随机采样，并选择性能最基于贝叶斯定理，根据模型性能的反馈信最佳的组合佳的组合息，逐步优化超参数集成学习方法Bagging Boosting通过从原始数据中随机抽取样本，通过迭代地构建多个模型，并根据构建多个模型，并进行投票或平均前一个模型的预测结果调整权重，预测最终进行加权预测Stacking将多个模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型进行预测随机森林梯度提升模型解释性特征重要性分析分析每个特征对模型预测结果的影响程度，了解哪些特征对模型更重要决策树可视化将决策树模型可视化，可以直观地理解模型的决策过程LIME局部可解释性模型不可知解释器，通过局部线性模型解释模型的预测结果SHAP，基于博弈论的解释方法，可以计算Shapley AdditiveExplanations每个特征对模型预测结果的贡献度特征重要性分析模型可解释性工具LIME SHAP局部可解释性模型不可知解释器，通过局部线性模型解释模型的预Shapley AdditiveExplanations，基于博弈论的解释方法，可以计算测结果每个特征对模型预测结果的贡献度实际案例分析金融风险预测使用数据分析模型预测借款人的违约风险，帮助金融机构降低信贷风险电商用户画像通过分析用户的购买行为和浏览记录，构建用户画像，为精准营销提供支持工业生产质量预测使用数据分析模型预测工业生产过程中的产品质量，帮助企业提高产品质量和降低生产成本推荐系统设计使用数据分析模型推荐用户可能感兴趣的商品或服务，提高用户体验和转化率金融风险预测模型数据预处理数据收集对数据进行清洗、转换和特征工程，准备2模型训练所需的数据收集借款人的个人信息、信用记录、收入1信息等数据模型训练使用机器学习或深度学习模型训练模型，3预测借款人的违约风险模型部署5模型评估将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际应用4评估模型的性能，并通过验证确保模型的泛化能力电商用户画像用户行为分析分析用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据，了解用户的兴趣和需求1用户画像构建2根据用户行为分析结果，构建用户画像，例如年龄、性别、兴趣、消费能力等个性化推荐3根据用户画像，为用户推荐可能感兴趣的商品或服务工业生产质量预测1数据采集从生产设备、传感器等收集生产过程中的数据，例如温度、压力、振动等2特征工程提取有意义的特征，例如将时间序列数据转换成特征值3模型训练使用机器学习或深度学习模型训练模型，预测产品质量4质量控制根据模型预测结果，及时进行质量控制，避免出现产品质量问题推荐系统设计数据收集1收集用户的行为数据，例如浏览记录、购买记录、评分等特征工程2提取用户的兴趣和需求特征，例如商品类别、品牌、价格等模型训练3使用机器学习或深度学习模型训练模型，预测用户对商品的喜好程度推荐策略4根据模型预测结果，制定推荐策略，例如热门推荐、个性化推荐等大数据平台架构数据分析技术栈数据采集1使用工具和方法从数据源获取数据，例如数据库查询、爬虫、接口调用等API数据存储2使用数据库、数据仓库等存储数据，例如关系型数据库、数据库、数据湖等NoSQL数据处理3使用编程语言和工具对数据进行清洗、转换和分析，例如、、等Python RSQL模型训练4使用机器学习或深度学习框架训练模型，例如Scikit-、、等learn TensorFlowPyTorch模型部署5将训练好的模型部署到生产环境中，用于实际应用数据分析生态Python数据处理机器学习深度学习、、等库用于数据处、、等库用、、等库用于深NumPy PandasSciPy Scikit-learn XGBoostLightGBM TensorFlowPyTorch Keras理和分析于机器学习模型训练和评估度学习模型训练和评估语言在统计分析中的应用R统计分析数据可视化机器学习语言提供了丰富的统计语言提供了强大的数据语言也支持机器学习模R RR分析函数和包，用于进可视化功能，例如型训练和评估，例如行数据分析和建模ggplot

2、plotly等包caret、randomForest等包数据处理SQL数据查询使用语句从数据库中查询数据SELECT数据过滤使用语句过滤数据，筛选出满足条件的数据WHERE数据排序使用语句对数据进行排序ORDER BY数据聚合使用和聚合函数对数据进行统计分析GROUP BY数据更新使用语句更新数据库中的数据UPDATE数据可视化技术图表类型可视化工具柱状图、折线图、饼图、散点图、Tableau、Power BI、Excel、热力图等，用于呈现不同类型的数Python的matplotlib、seaborn等据库，用于制作数据可视化图表可视化原则简洁、清晰、易懂、信息丰富，能够有效传达数据分析结果实战Tableau数据分析伦理数据隐私1在收集、使用和存储数据时，要保护用户的隐私，遵循数据保护法规算法偏见2避免算法中出现歧视或偏见，确保算法的公平性和公正性模型透明度3提高模型的透明度，使模型的决策过程更容易理解和解释数据责任4负责任地使用数据，确保数据的准确性、可靠性和完整性隐私保护数据脱敏差分隐私联邦学习对数据进行脱敏处理，例如对敏感信息进在数据分析过程中添加噪声，保护用户隐在不共享数据的情况下，联合多个数据源行加密或替换私的同时，仍然可以进行有效的分析进行模型训练，保护数据隐私算法偏见性别偏见种族偏见年龄偏见例如，在招聘算法中，例如，在犯罪预测算法例如，在贷款审批算法可能出现对女性的歧视中，可能出现对特定种中，可能出现对老年人族的歧视的歧视模型安全性模型攻击模型中毒例如，攻击者可以通过输入恶意数攻击者可以通过修改训练数据，使据，导致模型做出错误的预测模型产生偏差或漏洞模型窃取攻击者可以通过窃取模型参数或结构，复制或盗用模型未来发展趋势人工智能与数据分析人工智能技术将进一步推动数据分析的发展，例如自动机器学习、深度学习等自动机器学习AutoML自动机器学习可以自动选择模型、调整超参数和评估模型性能，降低数据分析的门槛边缘计算边缘计算将数据分析和模型训练迁移到靠近数据源的边缘设备，提高数据处理效率和实时性联邦学习联邦学习可以在不共享数据的情况下，联合多个数据源进行模型训练，保护数据隐私大规模数据处理随着数据量的不断增长，大规模数据处理技术将变得越来越重要，例如分布式计算、云计算等人工智能与数据分析自动机器学习AutoML自动特征工程自动模型选择自动超参数调整自动进行特征提取、特征转换和特征选择，自动选择最适合当前数据的模型类型，例自动调整模型的超参数，例如学习率、正优化模型的输入特征如线性模型、决策树模型、神经网络模型则化系数等，提高模型性能等边缘计算数据采集1在边缘设备上收集数据，例如传感器数据、用户行为数据等数据预处理2在边缘设备上对数据进行清洗、转换和特征工程模型训练和预测3在边缘设备上训练和部署模型，进行实时预测和决策联邦学习模型训练每个数据源分别训练一个本地模型，不共享原始数据模型聚合将本地模型的参数进行加密聚合，生成一个全局模型模型更新每个数据源使用更新后的全局模型参数进行本地模型更新大规模数据处理云计算Hadoop Spark分布式文件系统和计算快速、通用、可扩展的利用云平台提供的资源，框架，用于存储和处理分布式计算引擎，用于例如存储、计算和网络海量数据大规模数据处理和分析资源，处理大规模数据企业数据战略数据治理数据共享数据分析制定数据管理规范，确保数据的质量、安建立数据共享机制，促进不同部门之间的将数据分析作为决策依据，提升企业的效全和一致性协作和信息共享率和竞争力构建数据驱动文化数据技能培训员工数据分析技能，例如数据可视化、2统计分析、机器学习等数据意识提升员工对数据的重视程度，培养数据1思维数据应用3鼓励员工将数据分析应用到实际工作中，解决问题和提升效率数据分析能力建设人才培养1招聘和培养数据分析人才，建立数据分析团队技术平台2建设数据分析平台，提供数据分析工具和资源数据文化3营造数据驱动文化，鼓励数据分析应用和创新总结与展望数据分析模型是现代企业决策的重要支撑，随着技术的不断发展，数据分析将会在更广泛的领域发挥更大的作用希望本课程能够帮助您更好地理解和应用数据分析模型，为企业的成功贡献力量。