數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘概述匯報(bào)人：AA2024-01-25數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體系數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘分類與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建聚類分析和異常檢測(cè)應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評(píng)估contents目錄01數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識(shí)的過程，通過特定算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系和規(guī)律。定義數(shù)據(jù)挖掘起源于20世紀(jì)80年代，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展而逐漸成熟。經(jīng)歷了從統(tǒng)計(jì)分析到機(jī)器學(xué)習(xí)再到深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷演進(jìn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷發(fā)展和完善。發(fā)展歷程定義與發(fā)展歷程聯(lián)系數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)都是通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理來提取有用信息和知識(shí)的過程。兩者都依賴于算法和模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)。區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘更注重從大量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則更注重通過訓(xùn)練模型來對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。此外，數(shù)據(jù)挖掘通常涉及對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取等步驟，而機(jī)器學(xué)習(xí)則更注重模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)系應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療、教育、電商等領(lǐng)域。例如，在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可用于信用評(píng)分、風(fēng)險(xiǎn)控制和投資決策等方面；在醫(yī)療領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可用于疾病診斷、藥物研發(fā)和健康管理等方面。價(jià)值體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)和組織更好地了解市場(chǎng)和客戶需求，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和提高決策效率。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和趨勢(shì)，為企業(yè)和組織提供有價(jià)值的洞察和預(yù)測(cè)。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還可以幫助企業(yè)和組織降低運(yùn)營(yíng)成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高盈利能力和競(jìng)爭(zhēng)力。應(yīng)用領(lǐng)域及價(jià)值體現(xiàn)02數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體系對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和總結(jié)，包括數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)、離散程度、分布形態(tài)等。描述性統(tǒng)計(jì)通過樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征，包括假設(shè)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)、置信區(qū)間等。推論性統(tǒng)計(jì)研究多個(gè)變量之間的關(guān)系，包括回歸分析、因子分析、聚類分析等。多元統(tǒng)計(jì)分析統(tǒng)計(jì)分析方法監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)方法01020304通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型后用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)。對(duì)無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，利用少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。智能體通過與環(huán)境交互進(jìn)行學(xué)習(xí)，以達(dá)到最佳決策效果。用于處理圖像數(shù)據(jù)，通過卷積層、池化層等提取圖像特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于處理序列數(shù)據(jù)，具有記憶功能，可以捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）通過生成器和判別器的博弈，生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，提高智能體的決策能力和學(xué)習(xí)效率。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)自然語言處理技術(shù)對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注等基本處理。研究句子中詞語之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，建立詞語之間的依存關(guān)系。研究文本中詞語、短語和句子的含義，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的深入理解。從文本中抽取出關(guān)鍵信息，并以結(jié)構(gòu)化的形式進(jìn)行表示。詞法分析句法分析語義理解信息抽取03數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程缺失值處理異常值檢測(cè)與處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換文本數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換方法論述采用插值、刪除或基于模型的方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值。通過標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化或?qū)?shù)轉(zhuǎn)換等方法改變數(shù)據(jù)的分布或范圍。利用統(tǒng)計(jì)方法、箱線圖或機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別并處理異常值。對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、去除停用詞、詞干提取等操作，以提取有用的信息。利用統(tǒng)計(jì)測(cè)試、信息增益、卡方檢驗(yàn)等方法評(píng)估特征的重要性，并選擇關(guān)鍵特征。特征選擇方法降維技術(shù)特征構(gòu)造特征縮放采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）或自編碼器等方法降低特征維度，同時(shí)保留重要信息。通過組合現(xiàn)有特征或基于領(lǐng)域知識(shí)創(chuàng)造新特征，以提高模型的性能。采用最小-最大縮放、標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化等方法調(diào)整特征的尺度，以優(yōu)化模型的訓(xùn)練效果。特征選擇及降維技巧分享收集用戶在電商平臺(tái)上的瀏覽、搜索、購(gòu)買等行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值，如刪除重復(fù)記錄、填充缺失的購(gòu)買金額等。數(shù)據(jù)清洗提取有用的特征，如用戶活躍度、購(gòu)買頻率、瀏覽時(shí)長(zhǎng)等，并進(jìn)行特征選擇和降維處理。特征工程將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的格式，如CSV文件或數(shù)據(jù)庫(kù)表。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換案例：電商用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)踐04關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘數(shù)據(jù)集中項(xiàng)的集合，如購(gòu)物籃中的商品組合。項(xiàng)集項(xiàng)集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率，用于衡量項(xiàng)集的普遍性。支持度關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析在包含X的事務(wù)中，也包含Y的比例，用于衡量X與Y之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。置信度與預(yù)期置信度的比值，用于判斷關(guān)聯(lián)規(guī)則是否有意義。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析提升度置信度Apriori算法基于頻繁項(xiàng)集的性質(zhì)（任何非頻繁項(xiàng)集的超集也是非頻繁的）進(jìn)行剪枝，逐層搜索頻繁項(xiàng)集。FP-Growth算法通過構(gòu)造FP樹（FrequentPatternTree）來壓縮數(shù)據(jù)并直接挖掘頻繁項(xiàng)集，無需生成候選項(xiàng)集。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及算法原理剖析按時(shí)間順序排列的事件列表，如用戶的購(gòu)買行為序列。序列序列中的一個(gè)連續(xù)部分。子序列序列模式挖掘方法論述支持度：子序列在所有序列中出現(xiàn)的頻率。序列模式挖掘方法論述GSP算法（GeneralizedSequentia…通過多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)，逐層發(fā)現(xiàn)頻繁子序列。要點(diǎn)一要點(diǎn)二PrefixSpan算法采用前綴投影技術(shù)，無需生成候選子序列，直接挖掘頻繁子序列。序列模式挖掘方法論述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用Apriori或FP-Growth算法，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如“尿布→紙巾”等。結(jié)果應(yīng)用根據(jù)挖掘結(jié)果，調(diào)整商品擺放位置、制定促銷策略等，提高銷售額和客戶滿意度。序列模式挖掘分析顧客的購(gòu)物行為序列，發(fā)現(xiàn)顧客的購(gòu)買習(xí)慣或趨勢(shì)，如“先買蔬菜再買水果”等。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集超市購(gòu)物籃數(shù)據(jù)，包括商品名稱、購(gòu)買時(shí)間等信息。案例：超市購(gòu)物籃分析實(shí)踐05分類與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建ABCD分類算法原理剖析及比較評(píng)價(jià)決策樹分類算法通過樹形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，易于理解和解釋，但可能過擬合。支持向量機(jī)（SVM）通過尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類，適用于高維數(shù)據(jù)，但對(duì)參數(shù)和核函數(shù)選擇敏感。貝葉斯分類算法基于貝葉斯定理和概率統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分類，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)可能不佳。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元連接方式進(jìn)行分類，可處理復(fù)雜非線性問題，但訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且易過擬合。預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法論述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)，簡(jiǎn)單易用，但可能不適用于非線性關(guān)系。邏輯回歸適用于因變量為二分類的預(yù)測(cè)問題，可解釋性強(qiáng)，但對(duì)多分類問題處理不佳。時(shí)間序列分析針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和周期性變化，但對(duì)突發(fā)事件預(yù)測(cè)能力有限。集成學(xué)習(xí)通過組合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器構(gòu)建強(qiáng)學(xué)習(xí)器進(jìn)行預(yù)測(cè)，可提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，但訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)。模型應(yīng)用將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信用卡欺詐的自動(dòng)檢測(cè)。模型評(píng)估采用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評(píng)估模型的分類效果。模型訓(xùn)練利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，調(diào)整模型參數(shù)以提高分類性能。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集信用卡交易數(shù)據(jù)，包括交易時(shí)間、金額、地點(diǎn)等信息，并進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的分類算法，如決策樹、隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。案例：信用卡欺詐檢測(cè)實(shí)踐06聚類分析和異常檢測(cè)應(yīng)用K-means聚類01通過迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，簇間相似度低。優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單高效，缺點(diǎn)是需要指定K值且對(duì)初始質(zhì)心敏感。層次聚類02通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度構(gòu)建聚類樹，可靈活選擇不同層次的聚類結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)是能夠發(fā)現(xiàn)不同粒度的簇，缺點(diǎn)是計(jì)算量大且不易處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。DBSCAN聚類03基于密度進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)魯棒。優(yōu)點(diǎn)是不需要指定簇的數(shù)量，缺點(diǎn)是對(duì)參數(shù)敏感且處理高維數(shù)據(jù)時(shí)效果不佳。聚類分析算法原理剖析及比較評(píng)價(jià)基于統(tǒng)計(jì)的異常檢測(cè)通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種分布，計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量（如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等）來判斷異常。優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂，缺點(diǎn)是難以處理多峰分布或非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。基于距離的異常檢測(cè)通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他點(diǎn)的距離來判斷異常，遠(yuǎn)離大多數(shù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常。優(yōu)點(diǎn)是能夠處理任意形狀的數(shù)據(jù)分布，缺點(diǎn)是計(jì)算量大且對(duì)參數(shù)敏感?；诿芏鹊漠惓z測(cè)通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)所在區(qū)域的密度來判斷異常，密度遠(yuǎn)低于周圍區(qū)域的數(shù)據(jù)點(diǎn)被認(rèn)為是異常。優(yōu)點(diǎn)是能夠發(fā)現(xiàn)局部異常且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)魯棒，缺點(diǎn)是對(duì)參數(shù)敏感且計(jì)算量大。異常檢測(cè)算法原理剖析及比較評(píng)價(jià)VS利用聚類分析算法對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，幫助企業(yè)了解不同客戶群體的需求和特點(diǎn)，制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略。例如，電商企業(yè)可以利用K-means聚類算法將客戶劃分為不同的購(gòu)買行為群體，針對(duì)不同群體提供個(gè)性化的推薦和促銷活動(dòng)。異常交易識(shí)別利用異常檢測(cè)算法識(shí)別交易數(shù)據(jù)中的異常行為，如欺詐交易、惡意刷單等。例如，金融企業(yè)可以利用基于距離的異常檢測(cè)算法識(shí)別信用卡交易中的異常行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止欺詐行為的發(fā)生?？蛻艏?xì)分案例：客戶細(xì)分和異常交易識(shí)別實(shí)踐07數(shù)據(jù)可視化與結(jié)果評(píng)估數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦基于圖形的數(shù)據(jù)可視化利用圖表、圖像等形式展示數(shù)據(jù)，如折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等?；诘貓D的數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)與地理位置相結(jié)合，通過地圖形式展示數(shù)據(jù)分布和變化。基于動(dòng)畫的數(shù)據(jù)可視化：通過動(dòng)畫形式展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他因素的變化過程。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，提供豐富的圖表類型和交互式操作。TableauPowerBID3.js微軟推出的數(shù)據(jù)可視化工具，與Office套件無縫集成，易于上手且功能豐富?；贘avaScript的開源數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供高度定制化的圖表和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文檔。030201數(shù)據(jù)可視化技術(shù)介紹及工具推薦評(píng)估指標(biāo)應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的各個(gè)方面，如準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、可解釋性等。針對(duì)具體的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如分類任務(wù)常用準(zhǔn)確率、召回率等。全面性針對(duì)性結(jié)果評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建方法論述可比性評(píng)估指標(biāo)應(yīng)具有可比性，以便對(duì)不同算法或模型進(jìn)行性能比較。確定評(píng)估目標(biāo)明確數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的目標(biāo)和需求，如預(yù)測(cè)、分類、聚類等。結(jié)果評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建方法論述根據(jù)評(píng)估目標(biāo)選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。選擇合適的評(píng)估指標(biāo)將多個(gè)評(píng)估指標(biāo)組合起來，形成一個(gè)全面、客觀的評(píng)估指標(biāo)體系。構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系結(jié)果評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建方法論述衡量推薦質(zhì)量通過評(píng)估可以了解推薦系統(tǒng)的性能和質(zhì)量，為后續(xù)優(yōu)化提供依據(jù)。提升用戶體驗(yàn)優(yōu)質(zhì)的推薦系統(tǒng)能夠提升用戶的購(gòu)物體驗(yàn)和滿意度，增加用戶黏性。案例：電商推薦系統(tǒng)效果評(píng)估實(shí)踐