数据挖掘与预测分析实践指南

数据挖掘与预测分析实践指南汇报人：XX2024-01-24CATALOGUE目录数据挖掘概述数据预处理与特征工程监督学习算法及应用非监督学习算法及应用神经网络与深度学习在数据挖掘中的应用评估与优化方法案例分析与实战演练数据挖掘概述01数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，涉及统计学、计算机、数学、数据科学等学科。随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为迫切需求。数据挖掘定义与背景数据挖掘背景数据挖掘定义金融领域医疗领域电子商务社交媒体数据挖掘应用领域信用评分、欺诈检测、股票预测等。用户行为分析、商品推荐、销售预测等。疾病预测、个性化医疗、药物研发等。情感分析、趋势预测、社交网络分析等。深度学习聚类分析将数据分成不同的组或簇，使得同一组内的数据尽可能相似，不同组间的数据尽可能不同。时序模式挖掘发现时间序列数据中的重复发生模式。文本挖掘从文本数据中提取有用信息和知识的过程，包括文本分类、情感分析、主题模型等。通过训练数据集建立模型，预测新数据的类别或数值。分类与预测关联规则挖掘寻找数据项之间的有趣联系或规则。通过神经网络模型学习数据的内在规律和表示层次，实现复杂函数的逼近和数据特征的自动提取。数据挖掘常用技术数据预处理与特征工程02缺失值处理采用插值、删除或基于模型的方法处理数据中的缺失值。异常值检测与处理利用统计方法、箱线图等识别异常值，并进行相应的处理，如删除、替换或保留。数据转换通过规范化、标准化或对数转换等方法改变数据的分布或形式，以适应后续分析的需要。数据清洗与转换特征选择基于统计测试、信息论或模型性能等方法，从原始特征中选择与目标变量最相关的特征子集。特征提取通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，将原始特征转换为新的特征表示，以揭示数据的内在结构。特征构造根据领域知识或经验，手动构造新的特征，以捕捉数据中更复杂的模式或关系。特征选择与提取03自动编码器（Autoencoder）一种神经网络模型，通过编码和解码过程学习数据的低维表示，可用于数据降维和特征提取。01主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据投影到低维空间中，同时保留数据中的主要变化模式。02t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）一种非线性降维技术，适用于高维数据的可视化，能够揭示数据中的局部和全局结构。数据降维技术监督学习算法及应用03VS一种通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合数据的统计方法。它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并用于预测未来的趋势。逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种分类算法。它使用sigmoid函数将线性回归的输出映射到0和1之间，表示某个事件发生的概率。逻辑回归常用于二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预测等。线性回归线性回归与逻辑回归SVM原理支持向量机是一种分类器，其主要思想是在高维空间中寻找一个超平面，使得不同类别的样本能够被最大程度地分开。这个超平面由支持向量确定，因此得名支持向量机。SVM应用支持向量机在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。由于其对于高维数据的处理能力，SVM在处理具有大量特征的问题时表现尤为出色。支持向量机（SVM）一种树形结构的分类器，通过递归地将数据集划分为若干个子集来构建。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶子节点代表一个类别。决策树易于理解和解释，但容易过拟合。决策树一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的输出来提高模型的泛化能力。随机森林能够处理高维数据，对于特征选择和数据不平衡问题有一定的鲁棒性。随机森林决策树与随机森林非监督学习算法及应用04K-means聚类算法K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。应用场景适用于大型数据集，可广泛应用于市场细分、图像压缩、异常检测等领域。优缺点优点是实现简单、收敛速度快；缺点是需要预先设定簇的数量K，且对初始质心的选择敏感。算法原理层次聚类通过构建数据的层次结构（树状图）来进行聚类，可以根据数据的自相似性进行自底向上的合并或自顶向下的分裂。算法原理适用于任意形状和大小的簇，特别适用于具有嵌套关系的数据集。应用场景优点是能够发现任意形状的簇，且不需要预先设定簇的数量；缺点是计算复杂度高，不适合处理大型数据集。优缺点层次聚类算法DBSCAN密度聚类算法优点是能够发现任意形状的簇，且对噪声数据具有鲁棒性；缺点是需要预先设定密度阈值和邻域半径，且对参数的选择敏感。优缺点DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，通过寻找被低密度区域分隔的高密度区域来进行聚类。算法原理适用于任意形状和大小的簇，特别适用于具有噪声的数据集。应用场景神经网络与深度学习在数据挖掘中的应用05123前馈神经网络是一种最简单的神经网络形式，信息单向传递，包括输入层、隐藏层和输出层。FNN原理及结构适用于分类和回归问题，如信用评分、图像识别等。FNN在数据挖掘中的应用优点包括结构简单、易于实现和训练；缺点包括无法处理复杂模式、容易过拟合等。FNN的优缺点前馈神经网络（FNN）CNN原理及结构01卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的神经网络，如图像、语音信号等。包括卷积层、池化层和全连接层。CNN在数据挖掘中的应用02适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。CNN的优缺点03优点包括局部连接、权值共享和池化操作，使得CNN能够捕捉到输入数据的局部特征，并减少参数数量；缺点包括训练时间长、对硬件资源要求高等。卷积神经网络（CNN）RNN原理及结构循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列数据。包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的输出会作为下一次输入的隐藏层输入。RNN在数据挖掘中的应用适用于时间序列分析、自然语言处理、语音识别等任务。RNN的优缺点优点包括能够处理变长序列数据、具有记忆功能；缺点包括梯度消失或爆炸问题、训练时间长等。为了克服这些问题，人们提出了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型。循环神经网络（RNN）评估与优化方法06ABCD模型评估指标介绍准确率（Accuracy）正确预测的样本占总样本的比例，用于评估模型整体性能。召回率（Recall）真正例占实际为正例的比例，用于评估模型找出所有正例的能力。精确率（Precision）真正例占预测为正例的比例，用于评估模型预测正例的准确性。F1分数（F1Score）精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型性能。交叉验证（Cross-validation）将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集进行模型训练和评估，以获得更准确的模型性能估计。网格搜索（GridSearch）通过遍历多种参数组合，寻找最优的模型参数配置。集成方法（EnsembleMethods）结合多个模型的预测结果，提高整体预测性能。模型选择策略探讨超参数调整技巧分享手动调整根据经验和直觉，手动调整超参数，观察模型性能变化。随机搜索（RandomSearch）在指定的超参数范围内随机采样，寻找最优的超参数配置。贝叶斯优化（BayesianOptim…利用贝叶斯定理和先验知识，在有限的尝试次数内找到最优的超参数配置。自动调参工具使用自动化工具如GridSearchCV、RandomizedSearchCV等，简化超参数调整过程。案例分析与实战演练07收集用户历史信用数据，进行数据清洗、转换和标准化处理。数据收集与预处理提取与信用评分相关的特征，如历史借贷记录、个人财务状况、社交网络等。特征工程选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，进行模型训练。模型选择与训练通过交叉验证、ROC曲线、AUC值等指标评估模型性能，并进行参数调优。模型评估与优化信用评分模型构建案例分析用户行为数据收集收集用户在平台上的历史行为数据，如浏览、购买、评价等。物品特征提取提取物品的属性特征，如类别、标签、价格等。相似度计算计算用户之间或物品之间的相似度，如余弦相似度、皮尔逊相关系数等。推荐算法选择选择合适的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。推荐系统构建案例分析收集患者病历、诊断报告等医疗数据，进行数