数据挖掘与商业智能实训教程

数据挖掘与商业智能实训教程汇报人：XX2024-01-22目录contents数据挖掘概述商业智能基础数据预处理与特征工程关联规则挖掘与序列模式分析分类与预测模型构建及应用聚类分析和异常检测技术应用可视化技术在商业智能中应用数据挖掘概述01CATALOGUE数据挖掘定义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。数据挖掘背景随着互联网和大数据技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，传统数据处理方法已无法满足需求。数据挖掘技术的出现，为处理和分析海量数据提供了有效手段。数据挖掘定义与背景金融领域医疗领域电子商务社交网络数据挖掘应用领域01020304信用评分、欺诈检测、股票市场分析等。疾病预测、药物研发、医疗数据分析等。用户行为分析、商品推荐、营销策略制定等。用户关系分析、情感分析、舆情监控等。数据挖掘常用技术分类与预测通过训练数据集学习分类器或预测模型，对新数据进行分类或预测。聚类分析将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一个簇内的数据对象具有较高的相似度，而不同簇间的数据对象相似度较小。关联规则挖掘从数据集中寻找物品间的有趣联系和相关关系，常用于购物篮分析等场景。时序模式挖掘发现时间序列数据中的重复发生模式，如周期性模式、趋势性模式等。商业智能基础02CATALOGUE商业智能定义商业智能（BusinessIntelligence，BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析企业数据，为企业决策提供支持的信息系统。发展历程商业智能经历了从决策支持系统到数据仓库、在线分析处理、数据挖掘等技术的不断演进和完善过程。商业智能概念及发展历程商业智能系统通常采用分层架构，包括数据源层、数据仓库层、应用层和展示层。商业智能系统主要包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、报表和可视化等工具。商业智能系统架构与组成主要组成系统架构

商业智能在企业中应用价值提高决策效率商业智能能够快速提供准确、全面的数据信息和分析结果，帮助企业决策者做出更科学、更及时的决策。优化业务流程通过对企业数据的深入挖掘和分析，商业智能可以发现业务流程中的瓶颈和问题，提出优化和改进建议。提升市场竞争力商业智能能够帮助企业更好地了解市场和客户需求，制定更精准的市场营销策略，提升品牌影响力和市场份额。数据预处理与特征工程03CATALOGUE缺失值处理异常值处理数据转换文本数据清洗数据清洗与转换方法论述基于统计方法识别异常值（如3σ原则、箱线图等），采用删除、替换、分箱等方法处理异常值。标准化、归一化、对数变换、Box-Cox变换等，以改善数据的分布特性，提高模型的稳定性和准确性。去除停用词、词干提取、词性还原、分词等，以提取文本中的有效信息。删除缺失值、填充缺失值（如均值、中位数、众数等）、插值法、基于模型的预测填充等。特征选择方法01基于统计检验的特征选择（如卡方检验、t检验等）、基于模型的特征选择（如Lasso回归、随机森林等）、基于嵌入式的特征选择（如深度学习中的特征重要性排序）等。特征构造方法02基于领域知识的特征构造、基于特征组合的特征构造（如多项式特征、交互特征等）、基于自动化特征构造的方法（如遗传算法、模拟退火算法等）。特征降维方法03主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE等，以减少特征数量，降低模型复杂度，提高模型性能。特征选择及构造技巧分享03特征选择利用基于模型的特征选择方法，筛选出对目标变量有显著影响的特征，以提高模型的预测性能。01数据清洗识别并处理缺失值、异常值，对数据进行标准化处理，以便后续分析。02特征构造根据电商业务特点，构造有意义的特征，如用户活跃度、购买频率、客单价等。案例：电商用户行为数据预处理实践关联规则挖掘与序列模式分析04CATALOGUE关联规则定义关联规则是数据挖掘中的一种重要方法，用于发现大型数据集中项之间的有趣关系。这些关系可以表示为形如“A->B”的规则，表示如果A发生，则B也可能发生。Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，通过逐层搜索的迭代方法找出数据库中项之间的关联关系。该算法利用项集的支持度剪枝，减少候选项集的数量，提高挖掘效率。FP-Growth算法FP-Growth算法是一种不产生候选项集的关联规则挖掘算法，通过构建FP树直接挖掘频繁项集。该算法在处理大型数据集时具有较高的效率。支持度与置信度关联规则的评价标准主要包括支持度和置信度。支持度表示项集在事务数据库中出现的频率，而置信度则表示在包含A的事务中同时包含B的比例。关联规则基本概念及算法原理剖析序列模式定义序列模式分析是数据挖掘中的一种方法，用于发现数据序列中的频繁模式。这些模式可以表示为一系列按时间顺序排列的事件或项。GSP算法GSP算法是一种经典的序列模式挖掘算法，通过逐层搜索的方法找出数据序列中的频繁模式。该算法利用滑动窗口技术处理变长序列，并利用哈希树存储候选模式，提高挖掘效率。SPADE算法SPADE算法是一种基于垂直数据格式的序列模式挖掘算法，通过构建垂直列表直接挖掘频繁序列模式。该算法在处理大型数据集时具有较高的效率，并能够处理包含噪声和异常值的数据序列。序列模式分析方法论述数据准备收集超市购物篮数据，包括每次交易的商品清单、交易时间等信息。对数据进行清洗和预处理，去除重复和无效记录，将商品名称转换为统一的编码格式。利用Apriori或FP-Growth等关联规则挖掘算法对购物篮数据进行挖掘，找出商品之间的关联关系。可以设置不同的支持度和置信度阈值来筛选有趣的关联规则。对挖掘出的关联规则进行分析和解释，找出商品之间的潜在联系和购买规律。例如，某些商品可能经常一起被购买，或者某些商品的购买可能促进其他商品的销售。根据挖掘结果制定相应的营销策略和促销方案，例如将经常一起购买的商品放在相邻的货架上、推出组合优惠等，以提高销售额和客户满意度。关联规则挖掘结果分析商业应用案例：超市购物篮关联规则挖掘实践分类与预测模型构建及应用05CATALOGUEABCD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。支持向量机（SVM）分类算法通过寻找最优超平面进行分类，适用于高维数据和二分类问题。贝叶斯分类算法基于贝叶斯定理和概率统计知识进行分类，适用于大规模数据集。神经网络分类算法模拟人脑神经元结构，通过训练学习进行分类，适用于复杂模式识别问题。模型选择根据问题类型和数据特点选择合适的预测模型，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。模型评估使用准确率、召回率、F1值等指标对模型进行评估，确保模型预测结果的可靠性。参数调优通过交叉验证、网格搜索等方法对模型参数进行调优，提高模型预测性能。数据预处理包括数据清洗、特征选择、数据变换等步骤，为模型构建提供良好基础。预测模型构建流程和方法论述收集信用卡交易数据，包括交易时间、交易金额、交易地点等信息。数据准备选择合适的分类算法（如决策树、随机森林等）构建信用卡欺诈检测模型。模型构建提取与信用卡欺诈相关的特征，如交易频率、交易金额异常等。特征工程使用准确率、召回率等指标对模型进行评估，并根据评估结果进行模型优化和调整。模型评估与优化01030204案例：信用卡欺诈检测分类模型构建实践聚类分析和异常检测技术应用06CATALOGUEK-means聚类算法通过迭代优化类内距离平方和，将数据划分为K个簇，适用于球形簇结构。层次聚类算法通过计算数据点间的相似度，构建层次结构树，实现数据的聚类。DBSCAN聚类算法基于密度可达性的思想，发现任意形状的簇结构，对噪声数据不敏感。聚类算法比较评价K-means算法简单高效，但受初始中心和K值选择影响较大；层次聚类可发现任意形状簇，但计算复杂度高；DBSCAN算法对噪声数据鲁棒性强，但参数设置较困难。聚类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，根据分布参数设定阈值，识别异常数据。基于距离的异常检测计算数据点与最近邻数据点间的距离，根据距离大小判断异常。基于密度的异常检测考察数据点局部邻域内的密度变化，发现与周围数据显著不同的异常点。异常检测应用场景信用卡欺诈检测、网络安全入侵检测、工业过程监控等。异常检测技术方法和应用场景介绍收集客户基本信息、交易记录、行为日志等数据，进行数据清洗和预处理。数据准备针对不同客户群体制定相应的营销策略，提高营销效果和客户满意度。营销策略制定从原始数据中提取与客户细分相关的特征，如客户活跃度、购买偏好、消费能力等。特征提取选择合适的聚类算法（如K-means或DBSCAN），对客户进行聚类分析，得到不同的客户群体。聚类分析通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果，调整参数优化结果。结果评估0201030405案例：客户细分聚类分析实践可视化技术在商业智能中应用07CATALOGUE利用图形、图像、动画等手段将数据转化为直观易懂的视觉形式。可视化技术定义常用可视化工具工具特点比较Tableau、PowerBI、Echarts等。Tableau操作简便、PowerBI与Office套件集成度高、Echarts开源且定制性强。030201可视化技术概述及常用工具介绍数据呈现更直观通过图表等形式展现数据，使得数据更易于理解和分析。提升决策效率可视化技术能够帮助决策者快速识别数据中的模式和趋势，提高决策效率。增强数据洞察力可视化技术能够揭示隐藏在数据中的信息，增强分析人员的洞察力。可视化在商业智能中作用和价值体现某电商公司需要对销售数据进行可视化分析，以了解产品销