数据挖掘概述

数据挖掘概述汇报人：AA2024-01-25数据挖掘基本概念数据挖掘技术体系数据预处理与特征工程关联规则与序列模式挖掘分类与预测模型构建聚类分析和异常检测应用数据可视化与结果评估contents目录01数据挖掘基本概念数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在联系和规律。定义数据挖掘起源于20世纪80年代，随着数据库技术和人工智能技术的发展而逐渐成熟。经历了从统计分析到机器学习再到深度学习等技术的不断演进，数据挖掘技术不断发展和完善。发展历程定义与发展历程联系数据挖掘和机器学习都是通过对数据进行分析和处理来提取有用信息和知识的过程。两者都依赖于算法和模型来进行数据的分析和预测。区别数据挖掘更注重从大量数据中提取出有用的信息和知识，而机器学习则更注重通过训练模型来对未知数据进行预测和分类。此外，数据挖掘通常涉及对数据的预处理和特征提取等步骤，而机器学习则更注重模型的训练和优化。数据挖掘与机器学习关系应用领域数据挖掘广泛应用于金融、医疗、教育、电商等领域。例如，在金融领域，数据挖掘可用于信用评分、风险控制和投资决策等方面；在医疗领域，数据挖掘可用于疾病诊断、药物研发和健康管理等方面。价值体现数据挖掘可以帮助企业和组织更好地了解市场和客户需求，优化业务流程和提高决策效率。通过数据挖掘，可以发现隐藏在大量数据中的潜在规律和趋势，为企业和组织提供有价值的洞察和预测。同时，数据挖掘还可以帮助企业和组织降低运营成本和风险，提高盈利能力和竞争力。应用领域及价值体现02数据挖掘技术体系对数据进行概括和总结，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。描述性统计通过样本数据推断总体特征，包括假设检验、参数估计、置信区间等。推论性统计研究多个变量之间的关系，包括回归分析、因子分析、聚类分析等。多元统计分析统计分析方法监督学习无监督学习半监督学习强化学习机器学习方法01020304通过已知输入和输出数据进行训练，得到模型后用于预测新数据。对无标签数据进行学习，发现数据中的内在结构和规律。结合监督学习和无监督学习的优点，利用少量有标签数据和大量无标签数据进行训练。智能体通过与环境交互进行学习，以达到最佳决策效果。用于处理图像数据，通过卷积层、池化层等提取图像特征。卷积神经网络（CNN）用于处理序列数据，具有记忆功能，可以捕捉序列中的长期依赖关系。循环神经网络（RNN）通过生成器和判别器的博弈，生成与真实数据相似的新数据。生成对抗网络（GAN）将深度学习与强化学习相结合，提高智能体的决策能力和学习效率。深度强化学习深度学习技术自然语言处理技术对文本进行分词、词性标注等基本处理。研究句子中词语之间的结构关系，建立词语之间的依存关系。研究文本中词语、短语和句子的含义，实现对文本的深入理解。从文本中抽取出关键信息，并以结构化的形式进行表示。词法分析句法分析语义理解信息抽取03数据预处理与特征工程缺失值处理异常值检测与处理数据转换文本数据清洗数据清洗与转换方法论述采用插值、删除或基于模型的方法处理数据中的缺失值。通过标准化、归一化或对数转换等方法改变数据的分布或范围。利用统计方法、箱线图或机器学习算法识别并处理异常值。对文本数据进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以提取有用的信息。利用统计测试、信息增益、卡方检验等方法评估特征的重要性，并选择关键特征。特征选择方法降维技术特征构造特征缩放采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）或自编码器等方法降低特征维度，同时保留重要信息。通过组合现有特征或基于领域知识创造新特征，以提高模型的性能。采用最小-最大缩放、标准化或归一化等方法调整特征的尺度，以优化模型的训练效果。特征选择及降维技巧分享收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买等行为数据。数据收集处理数据中的缺失值和异常值，如删除重复记录、填充缺失的购买金额等。数据清洗提取有用的特征，如用户活跃度、购买频率、浏览时长等，并进行特征选择和降维处理。特征工程将处理后的数据转换为适合机器学习模型的格式，如CSV文件或数据库表。数据转换案例：电商用户行为数据预处理实践04关联规则与序列模式挖掘数据集中项的集合，如购物篮中的商品组合。项集项集在所有事务中出现的频率，用于衡量项集的普遍性。支持度关联规则基本概念及算法原理剖析在包含X的事务中，也包含Y的比例，用于衡量X与Y之间的关联强度。置信度与预期置信度的比值，用于判断关联规则是否有意义。关联规则基本概念及算法原理剖析提升度置信度Apriori算法基于频繁项集的性质（任何非频繁项集的超集也是非频繁的）进行剪枝，逐层搜索频繁项集。FP-Growth算法通过构造FP树（FrequentPatternTree）来压缩数据并直接挖掘频繁项集，无需生成候选项集。关联规则基本概念及算法原理剖析按时间顺序排列的事件列表，如用户的购买行为序列。序列序列中的一个连续部分。子序列序列模式挖掘方法论述支持度：子序列在所有序列中出现的频率。序列模式挖掘方法论述GSP算法（GeneralizedSequentia…通过多次扫描数据库，逐层发现频繁子序列。要点一要点二PrefixSpan算法采用前缀投影技术，无需生成候选子序列，直接挖掘频繁子序列。序列模式挖掘方法论述关联规则挖掘应用Apriori或FP-Growth算法，发现商品之间的关联规则，如“尿布→纸巾”等。结果应用根据挖掘结果，调整商品摆放位置、制定促销策略等，提高销售额和客户满意度。序列模式挖掘分析顾客的购物行为序列，发现顾客的购买习惯或趋势，如“先买蔬菜再买水果”等。数据准备收集超市购物篮数据，包括商品名称、购买时间等信息。案例：超市购物篮分析实践05分类与预测模型构建ABCD分类算法原理剖析及比较评价决策树分类算法通过树形结构对数据进行分类，易于理解和解释，但可能过拟合。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面进行分类，适用于高维数据，但对参数和核函数选择敏感。贝叶斯分类算法基于贝叶斯定理和概率统计进行分类，适用于大规模数据集，对小规模数据表现可能不佳。神经网络模拟人脑神经元连接方式进行分类，可处理复杂非线性问题，但训练时间长且易过拟合。预测模型构建方法论述线性回归通过建立自变量与因变量之间的线性关系进行预测，简单易用，但可能不适用于非线性关系。逻辑回归适用于因变量为二分类的预测问题，可解释性强，但对多分类问题处理不佳。时间序列分析针对时间序列数据进行预测，可捕捉数据的趋势和周期性变化，但对突发事件预测能力有限。集成学习通过组合多个弱学习器构建强学习器进行预测，可提高预测精度和稳定性，但训练时间较长。模型应用将训练好的模型应用于实时交易数据，实现信用卡欺诈的自动检测。模型评估采用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的分类效果。模型训练利用历史数据训练模型，调整模型参数以提高分类性能。数据准备收集信用卡交易数据，包括交易时间、金额、地点等信息，并进行预处理和特征工程。模型选择根据数据特点选择合适的分类算法，如决策树、随机森林或神经网络等。案例：信用卡欺诈检测实践06聚类分析和异常检测应用K-means聚类01通过迭代将数据划分为K个簇，簇内数据相似度高，簇间相似度低。优点是简单高效，缺点是需要指定K值且对初始质心敏感。层次聚类02通过计算数据点间的相似度构建聚类树，可灵活选择不同层次的聚类结果。优点是能够发现不同粒度的簇，缺点是计算量大且不易处理大规模数据。DBSCAN聚类03基于密度进行聚类，能够发现任意形状的簇且对噪声数据鲁棒。优点是不需要指定簇的数量，缺点是对参数敏感且处理高维数据时效果不佳。聚类分析算法原理剖析及比较评价基于统计的异常检测通过假设数据服从某种分布，计算数据的统计量（如均值、标准差等）来判断异常。优点是简单易懂，缺点是难以处理多峰分布或非正态分布的数据。基于距离的异常检测通过计算数据点与其他点的距离来判断异常，远离大多数点的数据点被认为是异常。优点是能够处理任意形状的数据分布，缺点是计算量大且对参数敏感。基于密度的异常检测通过计算数据点所在区域的密度来判断异常，密度远低于周围区域的数据点被认为是异常。优点是能够发现局部异常且对噪声数据鲁棒，缺点是对参数敏感且计算量大。异常检测算法原理剖析及比较评价VS利用聚类分析算法对客户进行细分，帮助企业了解不同客户群体的需求和特点，制定个性化的营销策略。例如，电商企业可以利用K-means聚类算法将客户划分为不同的购买行为群体，针对不同群体提供个性化的推荐和促销活动。异常交易识别利用异常检测算法识别交易数据中的异常行为，如欺诈交易、恶意刷单等。例如，金融企业可以利用基于距离的异常检测算法识别信用卡交易中的异常行为，及时发现并阻止欺诈行为的发生。客户细分案例：客户细分和异常交易识别实践07数据可视化与结果评估数据可视化技术介绍及工具推荐基于图形的数据可视化利用图表、图像等形式展示数据，如折线图、柱状图、散点图等。基于地图的数据可视化将数据与地理位置相结合，通过地图形式展示数据分布和变化。基于动画的数据可视化：通过动画形式展示数据随时间或其他因素的变化过程。数据可视化技术介绍及工具推荐功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源和数据类型，提供丰富的图表类型和交互式操作。TableauPowerBID3.js微软推出的数据可视化工具，与Office套件无缝集成，易于上手且功能丰富。基于JavaScript的开源数据可视化库，提供高度定制化的图表和数据驱动文档。030201数据可视化技术介绍及工具推荐评估指标应涵盖数据挖掘任务的各个方面，如准确性、稳定性、可解释性等。针对具体的数据挖掘任务选择合适的评估指标，如分类任务常用准确率、召回率等。全面性针对性结果评估指标体系构建方法论述可比性评估指标应具有可比性，以便对不同算法或模型进行性能比较。确定评估目标明确数据挖掘任务的目标和需求，如预测、分类、聚类等。结果评估指标体系构建方法论述根据评估目标选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。选择合适的评估指标将多个评估指标组合起来，形成一个全面、客观的评估指标体系。构建评估指标体系结果评估指标体系构建方法论述衡量推荐质量通过评估可以了解推荐系统的性能和质量，为后续优化提供依据。提升用户体验优质的推荐系统能够提升用户的购物体验和满意度，增加用户黏性。案例：电商推荐系统效果评估实践