數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析的模型算法培訓(xùn)課件

匯報(bào)人：AA2024-01-25數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析的模型算法培訓(xùn)課件目錄數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析概述數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理技術(shù)常用數(shù)據(jù)挖掘模型算法介紹預(yù)測(cè)分析模型算法詳解模型評(píng)估與優(yōu)化策略案例實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析應(yīng)用01數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析概述Part從大量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí)的過程。發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)，為決策提供支持。數(shù)據(jù)挖掘定義及價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘定義預(yù)測(cè)分析原理及應(yīng)用領(lǐng)域預(yù)測(cè)分析原理利用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型來預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和結(jié)果。預(yù)測(cè)分析應(yīng)用領(lǐng)域市場(chǎng)預(yù)測(cè)、信用評(píng)分、醫(yī)療診斷等。數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)關(guān)系探討數(shù)據(jù)挖掘?yàn)轭A(yù)測(cè)分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。預(yù)測(cè)分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要應(yīng)用之一。數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析相互促進(jìn)，共同推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展。02數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理技術(shù)Part數(shù)據(jù)來源及獲取途徑內(nèi)部數(shù)據(jù)源企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等外部數(shù)據(jù)源公開數(shù)據(jù)集、政府公開數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)提供商等數(shù)據(jù)獲取途徑API接口調(diào)用、爬蟲技術(shù)、數(shù)據(jù)交換等刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)等）、插值等缺失值處理刪除、替換、分箱等異常值處理歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化、獨(dú)熱編碼等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法特征選擇過濾式（方差選擇、相關(guān)系數(shù)法等）、包裹式（遞歸特征消除等）、嵌入式（L1正則化、樹模型特征重要性等）降維技術(shù)主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、t-SNE等特征提取文本特征提取（TF-IDF、Word2Vec等）、圖像特征提?。–NN等）特征提取和選擇策略03常用數(shù)據(jù)挖掘模型算法介紹Part123通過樹形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，易于理解和解釋。常見的決策樹算法包括ID3、C4.5和CART等。決策樹一種廣義的線性模型，用于解決二分類問題。通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，表示概率。邏輯回歸一種二分類模型，通過尋找最優(yōu)超平面來實(shí)現(xiàn)分類。SVM可以處理高維數(shù)據(jù)，并且對(duì)于非線性問題也有很好的表現(xiàn)。支持向量機(jī)（SVM）分類算法（如決策樹、邏輯回歸等）聚類算法（如K-means、層次聚類等）一種基于密度的聚類算法，可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。DBSCAN不需要指定聚類數(shù)目，但對(duì)參數(shù)敏感。DBSCAN一種基于距離的聚類算法，通過迭代優(yōu)化類內(nèi)距離平方和（SSE）來實(shí)現(xiàn)聚類。K-means算法簡(jiǎn)單快速，但需要指定聚類數(shù)目K。K-means一種基于層次的聚類算法，通過不斷合并或分裂簇來實(shí)現(xiàn)聚類。層次聚類可以生成不同層次的聚類結(jié)果，但計(jì)算復(fù)雜度較高。層次聚類Apriori01一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過尋找頻繁項(xiàng)集來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法使用先驗(yàn)性質(zhì)（Aprioriproperty）來剪枝搜索空間，提高效率。FP-Growth02一種基于頻繁模式樹的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過構(gòu)建FP樹來發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集。FP-Growth算法相比Apriori更高效，尤其適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。ECLAT03一種深度優(yōu)先的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，使用垂直數(shù)據(jù)格式進(jìn)行搜索。ECLAT算法在處理稀疏數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)較好。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori、FP-Growth等）04預(yù)測(cè)分析模型算法詳解Part自回歸移動(dòng)平均模型，適用于平穩(wěn)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)，通過自回歸和移動(dòng)平均項(xiàng)捕捉數(shù)據(jù)的線性依賴關(guān)系。ARIMA模型長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，適用于非平穩(wěn)、具有長(zhǎng)期依賴關(guān)系的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，通過門控機(jī)制有效處理序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴問題。LSTM模型包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)與處理等步驟，以保證預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法（如ARIMA、LSTM等）線性回歸通過建立自變量與因變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測(cè)，適用于因變量與自變量之間存在線性關(guān)系的情況。多元回歸處理多個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間的線性關(guān)系，可以分析多個(gè)因素對(duì)目標(biāo)變量的影響程度?；貧w模型的評(píng)估與優(yōu)化通過殘差分析、模型假設(shè)檢驗(yàn)等方法評(píng)估模型的擬合效果，采用逐步回歸、嶺回歸等方法優(yōu)化模型性能。回歸分析方法（如線性回歸、多元回歸等）支持向量機(jī)（SVM）一種分類和回歸分析方法，通過在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行預(yù)測(cè)，適用于非線性問題的處理。模型選擇與調(diào)參根據(jù)問題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的性質(zhì)選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)以提高模型性能。隨機(jī)森林一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個(gè)決策樹并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。機(jī)器學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)中應(yīng)用（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等）05模型評(píng)估與優(yōu)化策略Part0102準(zhǔn)確率（Accurac…正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本的比例，用于評(píng)估模型整體性能。精確率（Precisi…真正例占預(yù)測(cè)為正例的比例，用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)正例的準(zhǔn)確性。召回率（Recall）真正例占實(shí)際為正例的比例，用于評(píng)估模型找出正例的能力。F1分?jǐn)?shù)（F1Sco…精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評(píng)估模型性能。AUC（AreaUn…ROC曲線下的面積，用于評(píng)估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。030405模型評(píng)估指標(biāo)介紹收集更多的數(shù)據(jù)，增加模型的泛化能力。增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)降低模型參數(shù)數(shù)量或采用更簡(jiǎn)單的模型結(jié)構(gòu)。減少模型復(fù)雜度過擬合與欠擬合問題解決方法正則化在損失函數(shù)中加入正則項(xiàng)，懲罰模型的復(fù)雜度。交叉驗(yàn)證將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，以發(fā)現(xiàn)過擬合并調(diào)整模型。過擬合與欠擬合問題解決方法STEP01STEP02STEP03過擬合與欠擬合問題解決方法增加模型復(fù)雜度提取更多有意義的特征，增加模型的輸入信息。特征工程集成學(xué)習(xí)將多個(gè)弱模型組合成一個(gè)強(qiáng)模型，提高模型的預(yù)測(cè)性能。增加模型參數(shù)數(shù)量或采用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)。模型調(diào)優(yōu)技巧分享超參數(shù)調(diào)優(yōu)通過網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索或貝葉斯優(yōu)化等方法尋找最佳的超參數(shù)組合。交叉驗(yàn)證策略使用K折交叉驗(yàn)證、留一交叉驗(yàn)證等方法對(duì)模型進(jìn)行更全面的評(píng)估，確保模型的泛化能力。特征選擇利用特征重要性評(píng)估、相關(guān)性分析或降維技術(shù)等方法選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有用的特征。模型集成采用投票、平均或堆疊等集成策略將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。06案例實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析應(yīng)用Part商品推薦系統(tǒng)基于用戶畫像和商品特征，構(gòu)建推薦算法模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化商品推薦，提高用戶滿意度和購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。營(yíng)銷策略制定通過對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)用戶的購(gòu)物習(xí)慣和偏好，為電商企業(yè)制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略提供支持。用戶畫像構(gòu)建通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)用戶的購(gòu)物歷史、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等進(jìn)行分析，構(gòu)建用戶畫像，深入了解用戶需求。電商領(lǐng)域用戶行為分析案例信用評(píng)分卡構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)信貸政策制定金融領(lǐng)域信用評(píng)分模型案例利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)客戶的個(gè)人信息、歷史信貸記錄、消費(fèi)行為等進(jìn)行分析，構(gòu)建信用評(píng)分卡模型，實(shí)現(xiàn)客戶信用等級(jí)的自動(dòng)評(píng)估。基于信用評(píng)分卡模型和客戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在信用風(fēng)險(xiǎn)，降低信貸損失。通過對(duì)信用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)不同客戶群體的信用特征，為金融機(jī)構(gòu)制定差異化的信貸政策提供支持。醫(yī)療領(lǐng)域疾病預(yù)測(cè)模型案例利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)患者的歷史病歷、基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣等進(jìn)行分析