数据挖掘工作技能培训课件

数据挖掘工作技能培训课件2023REPORTING数据挖掘概述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与异常检测技术应用深度学习在数据挖掘中应用数据挖掘实践案例分析目录CATALOGUE2023PART01数据挖掘概述2023REPORTING从大量数据中提取出有用、新颖、潜在有用的信息和知识的过程。随着大数据时代的到来，数据挖掘成为解决数据丰富而知识贫乏问题的有效手段，对于决策支持、商业智能等领域具有重要意义。数据挖掘定义与重要性重要性数据挖掘定义金融领域医疗领域电子商务政府管理数据挖掘应用领域01020304信用评分、欺诈检测、股票市场分析等。疾病预测、个性化医疗、药物研发等。用户行为分析、推荐系统、市场趋势预测等。公共安全、城市规划、交通管理等。深度学习算法卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。时间序列分析ARIMA模型、LSTM神经网络等。关联规则挖掘Apriori、FP-Growth等。分类算法决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。聚类算法K-means、DBSCAN、层次聚类等。数据挖掘常用算法PART02数据预处理与特征工程2023REPORTING数据清洗与转换去除重复、缺失、异常值处理，平滑噪声数据规范化、标准化、归一化，处理非数值型数据分箱、直方图分析，处理连续型数据独热编码、标签编码，处理分类数据数据清洗数据转换数据离散化数据编码特征选择特征提取文本特征提取图像特征提取特征选择与提取过滤法、包装法、嵌入法，评估特征重要性词袋模型、TF-IDF、Word2Vec，处理文本数据主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA），降维同时保留主要特征信息卷积神经网络（CNN），处理图像数据主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。线性判别分析（LDA）通过投影的方法，使得同类别的数据尽可能的接近，不同类别的数据尽可能的远离，从而达到分类的目的。也常用于数据降维。流形学习一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，主要思想是将高维的数据映射到低维的流形上，从而发现数据的内在规律。常见的流形学习方法有等度量映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。数据降维技术PART03关联规则与序列模式挖掘2023REPORTING在关联规则中，项是数据集中的单个元素，项集则是由多个项组成的集合。项与项集项集在数据集中出现的频率，用于衡量项集的普遍性。支持度关联规则基本概念及算法置信度在包含X的事务中，同时也包含Y的事务所占的比例，用于衡量规则的可靠性。提升度置信度与预期置信度的比值，用于衡量规则的有效性。关联规则基本概念及算法通过逐层搜索的迭代方法找出数据集中频繁项集，以支持度作为剪枝标准。Apriori算法采用分而治之的策略，通过构造FP树来挖掘频繁项集，无需多次扫描数据库。FP-Growth算法关联规则基本概念及算法序列与序列模式序列是由一系列按时间顺序排列的事件组成，序列模式则是频繁出现在序列数据集中的子序列。时间窗口与滑动窗口时间窗口用于定义序列中事件的时间范围，滑动窗口则用于在序列上移动以发现模式。序列模式挖掘方法及应用序列模式挖掘方法及应用GSP算法类似于Apriori算法，通过逐层搜索找出频繁序列模式。FreeSpan算法采用前缀共享的思想，构造前缀树来挖掘频繁序列模式。序列模式挖掘方法及应用通过分析顾客的购物序列，发现商品之间的关联关系，为商品推荐和促销策略提供依据。购物篮分析通过分析用户的浏览序列，发现用户的兴趣点和行为模式，为网站优化和个性化推荐提供支持。网站点击流分析支持度、置信度和提升度01用于评估关联规则的有效性和可靠性。支持度越高，规则越普遍；置信度越高，规则越可靠；提升度大于1，则规则有效。兴趣度02用于衡量规则的新颖性和有趣程度。兴趣度可以通过不同的公式计算，如卡方检验、信息熵等。压缩率和冗余度03用于评估挖掘结果的简洁性和冗余程度。压缩率越高，结果越简洁；冗余度越低，结果越有效。关联规则与序列模式评估指标PART04分类与预测模型构建2023REPORTING基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类。原理简单、易于理解、无需训练。优点常用分类算法介绍及比较缺点对大数据集和高维数据效率较低，对参数敏感。原理寻找一个超平面以最大化不同类别之间的间隔。常用分类算法介绍及比较VS在高维空间中表现良好，对于非线性问题可以使用核函数。缺点对参数和核函数的选择敏感，训练时间可能较长。优点常用分类算法介绍及比较基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。原理优点缺点在文本分类等领域表现良好，对小规模数据有效。对输入数据的准备方式较为敏感，需要计算先验概率。030201常用分类算法介绍及比较确定因变量和自变量。模型评估与优化通过调整正则化参数、增加或减少特征、使用交叉验证等方法优化模型。模型构建构建逻辑回归方程，使用最大似然估计法进行参数估计。使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标评估模型性能。010203040506逻辑回归模型构建与优化决策树原理：通过树形结构对数据进行分类或回归，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，每个叶节点代表一种类别。决策树、随机森林等集成学习方法易于理解和解释，可以处理非线性关系。容易过拟合，对噪声数据敏感。优点缺点决策树、随机森林等集成学习方法通过集成学习的思想将多个决策树结合，输出类别由各个树输出的类别的众数而定。在构建决策树时采用了随机的方法，如随机选择特征进行划分等。原理具有较高的准确性和稳定性，能够处理高维数据并降低过拟合风险。优点相对于单一决策树而言计算复杂度较高。缺点决策树、随机森林等集成学习方法PART05聚类分析与异常检测技术应用2023REPORTING聚类分析基本原理通过计算数据对象间的相似性或距离，将数据对象划分为若干个类或簇，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇间的数据对象尽可能相异。常用聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。其中，K-means算法通过迭代计算每个簇的质心和将数据点分配到最近的质心来实现聚类；层次聚类通过构建数据的层次结构（树状图）来实现聚类；DBSCAN算法则基于密度进行聚类，能够发现任意形状的簇。聚类分析基本原理和常用算法包括基于统计的异常检测、基于距离的异常检测、基于密度的异常检测等。其中，基于统计的方法通过假设数据服从某种分布，然后根据分布模型来识别异常点；基于距离的方法通过计算数据点与其他点的距离来识别异常点；基于密度的方法则通过考察数据点局部邻域的密度变化来识别异常点。异常检测方法通常包括数据预处理、选择合适的异常检测算法、设定算法的参数、运行算法并输出异常检测结果等步骤。在数据预处理阶段，需要对数据进行清洗、转换和标准化等处理；在选择算法时，需要根据数据的特征和业务需求来选择合适的算法；在设定参数时，需要根据经验或实验来确定最佳参数；在运行算法时，需要关注算法的运行时间和内存消耗等指标。实现过程异常检测方法及实现过程聚类结果评估指标包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等。其中，轮廓系数衡量了数据点与其所在簇的相似度以及与其他簇的分离度；Calinski-Harabasz指数则通过计算簇间协方差矩阵与簇内协方差矩阵的比值来评估聚类的效果；Davies-Bouldin指数则通过计算每个簇的最大相似度与平均相似度的比值来评估聚类的效果。要点一要点二异常检测结果评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。其中，准确率衡量了算法正确识别异常点的能力；召回率则衡量了算法能够识别出的所有异常点的比例；F1分数则是准确率和召回率的调和平均数，能够综合评估算法的性能。此外，还可以使用ROC曲线和AUC值来评估异常检测算法的性能。聚类与异常检测结果评估指标PART06深度学习在数据挖掘中应用2023REPORTING介绍神经元的基本结构，包括输入、权重、偏置和激活函数等概念。神经元模型前向传播反向传播优化算法解释神经网络如何根据输入数据和权重计算输出结果。阐述如何根据误差反向调整神经网络的权重，以优化模型的性能。介绍常见的优化算法，如梯度下降、随机梯度下降和Adam等，以及它们在神经网络训练中的应用。神经网络基本原理和训练过程解释卷积层如何提取图像特征，包括卷积核、步长和填充等概念。卷积层介绍池化层如何降低数据维度，提高模型的泛化能力。池化层阐述全连接层如何将卷积层和池化层提取的特征进行整合，并输出最终的分类或回归结果。全连接层介绍一些经典的CNN模型，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等，以及它们在图像处理领域的应用。经典CNN模型卷积神经网络（CNN）在图像处理中应用RNN基本原理解释RNN如何处理序列数据，包括输入序列、隐藏状态和输出序列等概念。序列到序列模型阐述序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理和应用场景，如机器翻译、对话生成和文本摘要等。LSTM和GRU介绍两种常见的RNN变体——长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及它们在处理长序列数据时的优势。注意力机制介绍注意力机制在RNN中的应用，包括自注意力机制和Transformer模型等。循环神经网络（RNN）在序列数据处理中应用PART07数据挖掘实践案例分析2023REPORTING详细介绍协同过滤、内容推荐等常用推荐算法的原理，并结合电商场景分析如何选择合适的推荐算法。推荐算法原理及应用介绍常用的推荐效果评估指标，如准确率、召回率等，并探讨如何根据评估结果对推荐系统进行持续改进。推荐效果评估与改进探讨电商推荐系统中数据预处理的重要性，包括数据清洗、格式转换等，并讲解如何进行有效的特征提取和选择。数据预处理与特征工程分享在电商推荐系统中如何选择合适的模型进行训练，以及如何调整模型参数以优化推荐效果。模型训练与优化电商推荐系统构建实例分享数据来源与处理探讨金融风控模型中数据的来源及处理方法，包括数据采集、清洗、标注等。模型评估与调优介绍金融风控模型中常用的评估指标，如KS值、AUC等，并分享模型调优的方法和技巧。特征工程与模型训练讲解如何针对金融风控场景进行有效的特征提取和选择，以及如何选择合适的模型进行训练。风控模型原理及应用阐述逻辑回归、决策树、随机森林等常用风控模型的原理，并分析其在金融领域的应用场景。金融风控模型构建实例讲解医疗领域数据挖掘应用案例探讨