高級數(shù)據(jù)挖掘分析課件

高級數(shù)據(jù)挖掘分析課件數(shù)據(jù)挖掘是利用計算機技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息的過程，是數(shù)據(jù)分析的重要分支，在商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本課件旨在介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、算法和應(yīng)用，并提供一些實用的案例和代碼實現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、有價值的、可理解的信息的過程。它利用各種統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行分析和建模。數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式、趨勢、異常和關(guān)系，從而幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，做出更明智的決策。數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程1早期階段數(shù)據(jù)挖掘起源于20世紀70年代，當(dāng)時人們開始關(guān)注數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)模式和趨勢。2快速發(fā)展階段20世紀90年代，隨著計算機技術(shù)的進步和數(shù)據(jù)量的增長，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了快速發(fā)展，并開始應(yīng)用于各個領(lǐng)域。3深度學(xué)習(xí)階段21世紀，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為數(shù)據(jù)挖掘帶來了新的機遇，使得數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)分類將數(shù)據(jù)樣本劃分到不同的類別中，例如，預(yù)測客戶是否會購買某個產(chǎn)品。聚類將數(shù)據(jù)樣本按照相似性進行分組，例如，將客戶群體按照消費行為進行分類。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，購買啤酒的人往往也會購買尿布。異常檢測發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)樣本顯著不同的樣本，例如，檢測信用卡交易中的欺詐行為。數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)清洗處理臟數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)集成合并多個數(shù)據(jù)源。3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合模型使用的格式。4數(shù)據(jù)降維減少數(shù)據(jù)特征的維度。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)缺失值處理刪除缺失值、填充缺失值。異常值處理識別異常值、剔除異常值。數(shù)據(jù)規(guī)范化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式。數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)源整合將多個數(shù)據(jù)源整合為一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型需要的格式。數(shù)據(jù)清洗對集成后的數(shù)據(jù)進行清洗。數(shù)據(jù)降維與特征選擇主成分分析（PCA）將多個變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個不相關(guān)的變量。線性判別分析（LDA）找到最佳的線性投影方向，以區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)樣本。特征選擇從原始特征中選擇最相關(guān)的特征。聚類算法1K-Means聚類基于距離的劃分聚類算法。2層次聚類基于層次結(jié)構(gòu)的聚類算法。3DBSCAN基于密度的聚類算法。K-Means聚類算法原理及實現(xiàn)1初始化隨機選擇K個質(zhì)心。2分配將每個樣本分配到最近的質(zhì)心。3更新更新質(zhì)心的位置。4迭代重復(fù)步驟2和3，直到質(zhì)心不再改變。層次聚類算法原理及實現(xiàn)凝聚層次聚類從單個樣本開始，逐步合并相似的樣本，直到形成最終的聚類。分裂層次聚類從包含所有樣本的單個聚類開始，逐步分裂成更小的聚類，直到每個樣本形成一個單獨的聚類。DBSCAN算法原理及實現(xiàn)分類算法決策樹將數(shù)據(jù)樣本根據(jù)特征進行分類。貝葉斯分類器基于貝葉斯定理進行分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元進行分類。決策樹算法原理及實現(xiàn)1信息增益選擇信息增益最大的特征進行劃分。2基尼指數(shù)選擇基尼指數(shù)最小的特征進行劃分。3剪枝防止過擬合。貝葉斯分類器原理及實現(xiàn)1樸素貝葉斯分類器假設(shè)各個特征之間相互獨立。2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)考慮各個特征之間的依賴關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法原理及實現(xiàn)感知器最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。多層感知器包含多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像分類任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1頻繁項集在數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項集。2關(guān)聯(lián)規(guī)則描述頻繁項集之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)則。3置信度規(guī)則的支持度和置信度。Apriori算法原理及實現(xiàn)候選項集生成生成所有可能的候選項集。頻繁項集計算計算候選項集的支持度。關(guān)聯(lián)規(guī)則生成生成滿足最小置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。FP-Growth算法原理及實現(xiàn)1構(gòu)建FP-Tree將數(shù)據(jù)壓縮到FP-Tree中。2頻繁項集挖掘從FP-Tree中挖掘頻繁項集。3關(guān)聯(lián)規(guī)則生成生成滿足最小置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。異常檢測算法1基于密度的異常檢測識別數(shù)據(jù)集中密度較低的樣本。2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別異常樣本。基于密度的異常檢測算法LOF算法計算樣本的局部異常因子。IsolationForest算法將異常樣本隔離?；诨谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測算法1自編碼器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的正常模式。2生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成異常樣本。時間序列分析平穩(wěn)性檢驗判斷時間序列是否平穩(wěn)。自回歸移動平均模型（ARMA）描述時間序列的過去值和噪聲之間的關(guān)系。自回歸積分移動平均模型（ARIMA）處理非平穩(wěn)時間序列。ARIMA模型原理及實現(xiàn)模型識別確定模型的階數(shù)。參數(shù)估計估計模型參數(shù)。模型檢驗檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合效果。深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用圖像識別利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別圖像中的物體。自然語言處理利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析文本數(shù)據(jù)。推薦系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測用戶可能喜歡的商品。異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)1數(shù)據(jù)預(yù)處理對不同數(shù)據(jù)源進行清洗和轉(zhuǎn)換。2數(shù)據(jù)集成將不同數(shù)據(jù)源整合到一起。3數(shù)據(jù)融合對整合后的數(shù)據(jù)進行融合。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)圖表例如，條形圖、餅圖、折線圖。地圖例如，熱力圖、地圖標(biāo)記。網(wǎng)絡(luò)圖例如，關(guān)系圖、樹狀圖。數(shù)據(jù)挖掘的倫理與隱私問題實戰(zhàn)案例分享1案例1利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行客戶畫像分析。2案例2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行金融風(fēng)險預(yù)測。3案例3利用數(shù)據(jù)挖