《资料造模与分析》课件

资料造模与分析資料造模是数据科学的重要环节，它将原始数据转化为可用于分析和建模的格式。分析过程则基于这些模型，揭示数据背后的规律和趋势，并提供有价值的见解。作者：课程大纲资料收集与预处理包括数据来源、数据清洗和数据转换等步骤。学习如何获取高质量的资料，以及如何清理和预处理資料，为后续分析打好基础。探索性数据分析利用描述性统计、相关性分析和可视化等方法，深入理解资料的特性，发现隐藏的模式和趋势。模型构建与评估学习构建不同的机器学习模型，例如线性回归、分类模型和时间序列模型，并使用交叉验证、网格搜索等方法进行评估和优化。模型部署与应用学习如何将模型部署到实际应用中，以及如何监控模型性能，进行迭代优化和更新。课程目标掌握数据建模方法学习使用不同的数据建模方法，例如线性回归、分类模型和聚类分析。提升数据分析能力通过实际案例和练习，培养学生数据分析能力，帮助他们理解数据、发现规律、做出预测。资料收集与预处理数据分析的第一步是收集和预处理数据。从各种来源收集数据，例如数据库、文件、API。对数据进行清洗、转换和格式化，以确保数据质量和一致性。数据来源数据库结构化数据，例如关系型数据库，可进行高效查询和分析。文件文本文件、CSV文件、Excel文件等，可使用各种工具进行处理和分析。网络数据网站、API、社交媒体等，可使用爬虫或API获取数据。传感器实时传感器数据，如温度、湿度、位置等，可用于实时监控和分析。数据清洗11.缺失值处理缺失值会影响模型训练，需要进行填充或删除。22.重复值处理重复值会降低模型精度，需要进行识别和删除。33.异常值处理异常值会影响模型的预测结果，需要进行识别和处理。44.数据类型转换数据类型不一致会导致模型无法训练，需要进行统一转换。数据转换格式转换将数据从一种格式转换为另一种格式，例如从文本文件转换为数据库表或从CSV文件转换为JSON文件。类型转换将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，例如将文本字符串转换为数字或将日期转换为时间戳。数据标准化将数据缩放到特定范围，例如将所有值缩放到0到1之间或将所有值转换为标准正态分布。数据编码将分类变量转换为数值变量，例如将性别变量转换为0和1。探索性数据分析深入理解数据结构、模式和关系。数据分析的第一步，为后续建模提供指引。探索性数据分析：描述性统计平均值、中位数、众数数据集中趋势的度量，反映数据中心位置。方差、标准差数据离散程度的度量，反映数据分散程度。直方图、箱线图数据分布情况的展示，帮助理解数据分布特征。相关系数变量之间线性关系的度量，反映变量之间关联程度。相关性分析描述性统计量化变量之间相互影响的程度，例如，使用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼秩相关系数。图形分析可视化变量之间的关系，如散点图或热力图，提供直观的观察。假设检验确定变量之间的相关性是否显著，通过显著性水平和p值来判断。探索性数据分析：可视化数据分布可视化直方图可以帮助我们直观地了解数据的分布情况，例如数据的集中趋势、离散程度等。变量关系可视化散点图可以用来展示两个变量之间的关系，例如线性关系、非线性关系等，帮助我们发现变量之间的联系。数据分组对比箱线图可以用来比较不同组别数据的分布情况，例如不同年龄段的收入水平等。线性回归模型线性回归模型是统计学中常用的预测模型之一，用于研究变量之间的线性关系。在数据科学中，线性回归模型用于建立模型并进行预测。线性回归模型假设11.线性关系自变量和因变量之间存在线性关系，可以使用直线来描述它们之间的关系。22.独立性误差项之间相互独立，一个误差项不会影响其他误差项。33.恒定方差误差项的方差对于所有自变量的值都是相同的。44.正态性误差项服从正态分布。参数估计最小二乘法最小二乘法是一种常用的参数估计方法，它通过最小化残差平方和来估计模型参数。残差是指模型预测值与实际值之间的差值。最大似然估计最大似然估计是另一种常用的参数估计方法，它通过最大化似然函数来估计模型参数。似然函数表示模型参数在给定观测数据的情况下发生的可能性。模型评估准确率模型预测结果与真实值的接近程度精确率模型预测为正例的样本中，真实为正例的比例召回率所有真实为正例的样本中，模型预测为正例的比例F1得分精确率和召回率的调和平均数分类模型分类模型用于预测样本所属的类别。它在金融、医疗、营销等领域有着广泛应用。logistic回归预测分类概率逻辑回归是一种统计模型，用于预测事件发生的概率。通过将输入变量映射到0到1之间的概率值来实现。Sigmoid函数Sigmoid函数将线性预测转换为概率值。通过将预测值输入Sigmoid函数，输出为0到1之间的概率。广泛应用逻辑回归在各种领域中得到应用，包括信用评分、垃圾邮件检测和医疗诊断。决策树树结构决策树以树形结构表示数据分类规则。节点分类节点分为内部节点和叶子节点，内部节点表示特征，叶子节点表示分类结果。信息增益决策树构建过程中，选择信息增益最大的特征作为节点。支持向量机原理支持向量机是一种强大的分类算法，旨在找到最优的超平面，将不同类别的样本点分开。它通过寻找最大间隔超平面，最大化不同类别样本点之间的距离，从而提高模型泛化能力。应用支持向量机广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学、金融风控等领域。例如，在图像识别中，它可以用于识别不同种类的物体或人脸识别。模型选择与调优模型选择和调优在机器学习中至关重要，决定模型的性能和适用性。选择合适的模型，并通过参数调整优化其性能，以满足实际需求。交叉验证11.数据划分将数据集分成训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能。22.模型训练使用训练集训练不同的模型，并使用验证集选择最佳模型。33.评估模型使用测试集评估最终模型的性能，判断模型是否能够泛化到新的数据。网格搜索1参数空间遍历不同参数组合，寻找最佳模型配置。2评估指标根据评估指标，例如准确率或F1分数，选择最佳参数。3时间复杂度网格搜索可能需要大量时间，尤其是参数空间较大时。正则化L1正则化也称为Lasso回归，它通过将模型参数的绝对值之和加入损失函数来进行正则化。L1正则化可以将一些不重要的特征的系数压缩为零，从而实现特征选择。L2正则化也称为岭回归，它通过将模型参数的平方和加入损失函数来进行正则化。L2正则化可以防止模型过度拟合，并改善模型的泛化能力。非线性模型线性模型是机器学习中最基础的模型之一，但其假设条件较强，难以处理复杂数据。当数据呈现非线性关系时，需要使用非线性模型来更好地拟合数据。常见的非线性模型包括多项式回归、广义可加模型、神经网络等，它们能够捕捉数据中的复杂模式，提高模型的预测能力。多项式回归线性模型的扩展多项式回归是线性回归模型的扩展，通过引入多项式项来捕获非线性关系。曲线拟合使用高阶多项式，模型能够更好地拟合数据中的曲线趋势。过度拟合风险过高的多项式阶数会导致过度拟合，模型对训练数据过于敏感，无法泛化到新数据。广义可加模型灵活性和可解释性广义可加模型(GAM)能够处理非线性关系，同时保持模型的可解释性。数据可视化GAM通过图形展示不同变量对目标变量的影响，帮助用户理解模型行为。模型构建和预测GAM适用于预测问题，并能提供基于特征的预测结果。神经网络强大的学习能力神经网络能够从数据中自动学习复杂的关系，并进行预测和分类。复杂模式识别神经网络能够识别线性模型无法处理的非线性关系，适用于各种复杂数据模式。广泛应用神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域有广泛应用。时间序列分析时间序列分析是一种用于分析随时间变化的数据的方法。它可以识别趋势、季节性模式和随机波动，帮助预测未来值。ARIMA模型时间序列平稳性ARIMA模型要求时间序列数据平稳，即均值和方差随时间保持恒定。通过差分等方法可以将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。趋势和季节性ARIMA模型能够识别时间序列中的趋势和季节性模式，并将其纳入模型中进行预测。预测能力ARIMA模型可用于预测未来时间点的值，并提供预测置信区间。季节性调整季节性模式季节性调整是时间序列分析中重要步骤。许多时间序列数据受到季节性影响，例如销售数据、旅游数据等，季节性模式可以通过数学模型进行去除，以便更好地理解趋势和周期性变化。季节性分解季节性调整通常通过季节性分解实现。将时间序列分解为趋势、季节性和随机成分，然后将季节性成分从原始时间序列中剔除，得到剔除季节性影响的时间序列。预测方法时间序列模型基于历史数据进行预测，例如ARIMA模型。机器学习模型利用历史数据训练模型，用于预测未来趋势。专家意见结合行业经验和专业知识进行预测。数据可视化利用图表展示预测结果，更直观地理解趋势。无监督学习无监督学习是一种机器学习方法，它不需要标记数据，而是通过数据本身的结构和模式来进行学习和分析。这种方法在数据挖掘、模式识别和异常检测等领域有广泛的应用，它可以帮助我们发现数据中的隐藏结构、聚类、异常值等信息。聚类分析分组将数据集中的数据点分成多个组，每个组中的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点差异较大。无监督学习聚类分析是一种无监督学习方法，不需要预先标记数据。应用广泛广泛应用于市场细分、客户画像、异常检测等领域。降维技术主成分分析(PCA)通过线性变换将高维数据转换为低维数据，最大程度地保留数据的信息。线性判别分析(LDA)旨在找到最能区分不同类别的数据投影方向，将高维数据降维到低维空间。t-SNE一种非线性降维技术，将高维数据嵌入到低维空间中，同时保持数据之间的局部结构。异常检测识别异常模式异常检测用于发现与大多数数据点不同的数据点。识别网络安全威胁异常检测可以帮助识别网络攻击、恶意软件和欺诈行为。提高生产效率异常检测可以帮助识别生产过程中的故障和缺陷。模型部署与监控将训练好的模型部署到实际应用环境中，并持续监控其性能，确保模型的稳定性和有效性。上线流程模型部署将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用云平台或自建服务器。API接口创建模型的API接口，以便其他系统或应用程序可以访问和调用模型。监控与评估在模型上线后，需要持续监控模型的性能，并定期评估模型效果。模型监控实时监控实时监控模型性能，例如精度、召回率、F1分数等。这有助于及时发现模型性能下降，并采取措施进行调整或重新训练。数据漂移监测输入数据分布的变化，这可能导致模型性能下降。可以使用数据漂移检测技术来识别数据漂移，并采取措施进行模型更新。异常检测监测模型输出中的异常行为，例如预测值与实际值之间的显著差异。这可能表明模型存在问题，需要进行调查和修复。迭代优化1持续评估定期评估模型性能，及时发现问题和不足。2参数调整根据评估结果，调整模型参数，提升模型准确性和泛化能力。3特征工程探索新的特征，改进现有特征，提高模型的表达能力。4模型选择尝试不同类型的模型，寻找更适合当前任务的模型。案例分享本节将分享一些真实案例，展示数据建模与分析在不同领域中的应用。案例分享：销售预测应用场景预测未来一段时间内的销售额，为企业制定销售计划和策略提供依据。数据来源历史销售数据、市场数据、竞争对手数据、促销活动数据等。模型选择线性回归、时间序列模型、机器学习模型等。客户细分客户画像将客户划分为不同的类别，并根据其特征和行为进行分析。细分标准根据人口统计、行为特征、价值观等因素进行客户细分。个性化营销针对不同客户群体的差异，制定定制化的营销策略。客户忠诚度提升客户满意度和忠诚度，增加客户价值。欺诈检测信用卡欺诈信用卡欺诈是常见的金融犯罪，包括盗刷、伪造信用卡等