大数据数据挖掘模型构建重点基础知识点

大数据数据挖掘模型构建重点基础知识点一、大数据概述1.大数据定义a.大数据是指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。b.大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。c.大数据是信息技术、互联网和物联网等技术的产物。d.大数据在各个领域具有广泛的应用前景。2.大数据挖掘a.大数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。b.大数据挖掘方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。c.大数据挖掘在商业、医疗、金融等领域具有重要作用。d.大数据挖掘有助于提高决策效率和准确性。3.数据挖掘模型构建a.数据挖掘模型构建是指根据具体问题，选择合适的数据挖掘方法，建立模型的过程。b.数据挖掘模型构建需要考虑数据质量、特征选择、模型评估等因素。c.数据挖掘模型构建有助于提高数据挖掘效果和实用性。d.数据挖掘模型构建是大数据应用的关键环节。二、数据挖掘模型构建重点基础知识点1.数据预处理a.数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等。b.数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个统一的数据集。c.数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式。d.数据归一化：将不同量纲的数据转换为相同量纲。2.特征选择a.特征重要性评估：根据特征对目标变量的影响程度进行排序。b.特征提取：从原始数据中提取新的特征。c.特征选择方法：包括过滤法、包裹法和嵌入式法等。d.特征选择有助于提高模型性能和降低计算复杂度。3.模型选择与评估a.模型选择：根据具体问题选择合适的模型。b.模型训练：使用训练数据对模型进行训练。c.模型评估：使用测试数据对模型进行评估。d.模型优化：根据评估结果对模型进行调整。三、数据挖掘模型构建实例分析1.实例背景a.某电商平台希望预测用户购买行为，提高销售额。b.数据包括用户基本信息、购物记录、浏览记录等。c.目标变量为用户是否购买商品。d.模型构建旨在提高预测准确率。2.数据预处理a.数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等。b.数据集成：将用户基本信息、购物记录、浏览记录等数据合并成一个统一的数据集。c.数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式。d.数据归一化：将不同量纲的数据转换为相同量纲。3.特征选择a.特征重要性评估：使用卡方检验等方法评估特征重要性。b.特征提取：使用主成分分析等方法提取新的特征。c.特征选择方法：采用过滤法选择特征。d.特征选择有助于提高模型性能和降低计算复杂度。4.模型选择与评估a.模型选择：选择逻辑回归模型进行预测。b.模型训练：使用训练数据对逻辑回归模型进行训练。c.模型评估：使用测试数据对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标。d.模型优化：根据评估结果对模型进行调整，提高预测准确率。四、1.大数据挖掘模型构建是大数据应用的关键环节。2.数据预处理、特征选择和模型选择与评估是数据挖掘模型构建的重点基础知识点。3.通过实例分析，可以更好地理解数据挖掘模型构建的过程和方法。[1]，.大数据挖掘[M].北京：清华大学出版社，2018.[2]，