数据挖掘工程师数据预处理与挖掘模型构建培训

数据挖掘工程师数据预处理与挖掘模型构建培训汇报人：2023-12-30CATALOGUE目录数据预处理基础数据挖掘模型构建方法特征选择与降维技术数据挖掘模型评估与优化实战案例：电商用户行为分析与预测工具与平台使用指南总结与展望数据预处理基础01识别和处理数据集中的缺失值，包括删除、填充等方法。缺失值处理异常值处理数据平滑检测和处理数据集中的异常值，如使用IQR、Z-score等方法。消除数据中的噪声，如使用滑动平均、指数平滑等方法。030201数据清洗

数据集成实体识别与匹配识别不同数据源中的相同实体并进行匹配。数据冗余处理消除数据集成的冗余数据，确保数据一致性。数据冲突解决解决不同数据源之间的数据冲突，如使用投票机制、加权平均等方法。将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如最小-最大规范化、Z-score规范化等。数据规范化将连续属性转换为分类属性，如等宽划分、等频划分等方法。数据离散化通过组合现有特征或创建新特征，提高模型的预测性能。特征构造数据变换降低数据集的维度，如使用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。维度规约减少数据集的大小，同时保持数据集的完整性，如使用聚类、抽样等方法。数值规约通过编码机制压缩数据集大小，如使用哈夫曼编码、游程编码等方法。数据压缩数据规约数据挖掘模型构建方法02通过最小化预测值与真实值之间的平方误差，学习得到一个线性模型，用于预测连续型目标变量。线性回归一种广义的线性模型，通过sigmoid函数将线性模型的输出映射到[0,1]区间内，用于解决二分类问题。逻辑回归通过寻找一个超平面，使得正负样本能够被最大化地分隔开，用于分类和回归问题。支持向量机（SVM）通过递归地构建决策树，将数据划分为不同的类别，适用于分类和回归问题。决策树监督学习算法将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有点的均值表示，用于发现数据的内在结构和分布。K-均值聚类一种神经网络结构，通过编码和解码过程学习数据的低维表示，用于数据降维和特征提取。自编码器通过不断地将数据划分为更小的簇，或者将已有的簇合并成更大的簇，构建一个层次化的聚类结构。层次聚类通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量变换为一组线性无关的新变量，用于高维数据的降维处理。主成分分析（PCA）无监督学习算法生成式模型假设数据服从某个潜在分布，通过最大化数据的似然函数来学习模型参数，并利用学习到的模型对未知数据进行预测。标签传播算法利用已知标签的数据和未知标签的数据之间的相似性，将标签信息传播到未知标签的数据上。图半监督学习将数据表示为图结构，利用图上的信息传播机制将标签信息从已知标签的数据传播到未知标签的数据上。半监督学习算法通过自助采样法得到多个不同的数据集，分别训练基学习器并进行集成，用于提高模型的稳定性和泛化能力。Bagging通过迭代地调整样本权重或模型参数，使得基学习器能够关注之前被错误分类的样本，最终将所有基学习器的结果进行加权融合。Boosting通过训练一个元学习器来对多个基学习器的预测结果进行融合，适用于各种类型的数据挖掘任务。Stacking集成学习方法特征选择与降维技术03包裹法使用模型性能作为特征选择的评价标准，通过不断增删特征，寻找最优特征子集，如递归特征消除。嵌入法在模型训练过程中自动进行特征选择，如使用L1正则化的线性模型、决策树和随机森林等。过滤法通过计算特征的统计属性，设定阈值或者根据特征排名选择特征，如卡方检验、信息增益和相关系数等。特征选择方法123通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。主成分分析（PCA）通过投影的方法使得同类别的数据尽可能接近，不同类别的数据尽可能远离，从而实现数据的降维和分类。线性判别分析（LDA）是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，主要思想是将高维的数据映射到低维的流形上，从而发现数据的内在规律和结构。流形学习降维技术03语音特征提取针对语音数据，常用的特征提取方法包括MFCC、LPC、PLP等，用于提取语音信号中的声学特征。01文本特征提取针对文本数据，常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等，用于将文本转换为数值型特征向量。02图像特征提取针对图像数据，常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、CNN等，用于提取图像中的关键点和局部特征。特征提取方法数据挖掘模型评估与优化04ABCD模型评估指标准确率（Accuracy）正确分类的样本占总样本数的比例，用于评估模型整体性能。召回率（Recall）真正例占实际为正例的样本比例，用于评估模型查全能力。精确率（Precision）真正例占预测为正例的样本比例，用于评估模型查准能力。F1分数精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型性能。通过去除不相关或冗余特征，提高模型性能和可解释性。特征选择调整模型参数以优化模型性能，如学习率、正则化参数等。参数调整结合多个基模型的预测结果，提高模型整体性能和鲁棒性。集成学习模型优化方法超参数调整技巧通过遍历多种超参数组合，寻找最优超参数配置。在指定超参数范围内随机采样，寻找较优超参数配置。利用贝叶斯定理和先验知识，高效寻找最优超参数配置。将数据集划分为训练集和验证集，评估超参数调整后的模型性能。网格搜索随机搜索贝叶斯优化交叉验证实战案例：电商用户行为分析与预测05随着互联网技术的快速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛应用。电商平台上积累了大量的用户行为数据，为数据挖掘提供了丰富的素材。电商平台希望通过数据挖掘技术，分析用户行为，预测用户购买意向，为个性化推荐、精准营销等提供决策支持。案例背景介绍业务需求电商行业背景数据收集数据清洗特征工程数据变换数据预处理过程展示01020304从电商平台数据库中提取用户行为数据，包括浏览、搜索、加购物车、下单等操作记录。处理缺失值、异常值、重复值等问题，保证数据质量。提取与用户购买意向相关的特征，如浏览时长、搜索关键词、购买历史等。对特征进行归一化、标准化等处理，以适应挖掘模型的需求。模型选择根据业务需求和数据特点，选择合适的挖掘模型，如逻辑回归、决策树、随机森林等。模型训练利用清洗和变换后的数据，对模型进行训练，调整模型参数以达到最佳性能。模型评估采用交叉验证、准确率、召回率等指标对模型进行评估，确保模型的有效性和稳定性。挖掘模型构建与评估业务应用根据预测结果，为电商平台提供个性化推荐、精准营销等策略建议，提高用户购买转化率和客户满意度。持续改进定期评估模型性能，收集反馈意见，对模型进行持续优化和改进，以适应不断变化的市场环境和用户需求。结果展示将挖掘模型的预测结果以可视化图表的形式展示出来，便于业务人员理解。结果展示及业务应用探讨工具与平台使用指南06一款开源的数据挖掘工具，提供可视化建模界面和丰富的数据挖掘算法库，支持从数据预处理到模型评估的完整流程。RapidMiner一个基于Python的数据挖掘和机器学习工具，提供交互式数据可视化、模型构建和评估等功能。Orange一款开源的Java数据挖掘工具，提供大量数据挖掘算法和预处理工具，支持多种数据格式。Weka常用数据挖掘工具介绍AWS01提供全面的云计算服务，包括数据存储、处理和分析等。数据挖掘工程师可以使用AWS上的EC2、S3、Redshift等服务进行数据处理和挖掘工作。GoogleCloudPlatform02提供大数据处理、机器学习和人工智能等云服务。数据挖掘工程师可以使用GoogleCloud上的BigQuery、Dataflow、MLEngine等服务进行数据分析和挖掘。MicrosoftAzure03提供云计算、大数据、人工智能等全方位服务。数据挖掘工程师可以使用Azure上的HDInsight、DataFactory、MachineLearning等服务进行数据处理和挖掘。云平台使用指南Python一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的数据处理和挖掘库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。Python语法简洁易读，适合快速开发和原型验证。R一种专注于统计计算和图形的编程语言，提供大量数据处理和挖掘相关的包和函数。R语言在数据可视化方面功能强大，适合进行复杂的数据分析和建模。Java一种通用的编程语言，具有跨平台性和良好的性能。数据挖掘工程师可以使用Java编写自定义的数据处理和挖掘算法，并利用Weka等工具进行模型构建和评估。编程语言及库推荐总结与展望07数据预处理技术介绍了数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等关键预处理技术，帮助学员掌握处理原始数据的能力。挖掘模型构建详细讲解了分类、聚类、关联规则、时间序列分析等常用数据挖掘模型的原理和实现方法，使学员能够针对实际问题选择合适的模型。实践案例分析通过多个实践案例，让学员深入了解数据挖掘在实际问题中的应用，提高学员解决实际问题的能力。课程总结回顾未来发展趋势预测随着数据安全和隐私保护意识的提高，数据挖掘将更加注重数据安全和隐私保护技术的研发和应用，保障数据安全和用户隐私。数据安全与隐私保护随着大数据技术的不断发展和人工智能技术的日益成熟，数据挖掘将更加注重与人工智能技术的融合，实现更高级别的自动化和智能化。大数据