数据分析基础教程

数据分析基础教程TOC\o"1-2"\h\u32149第1章数据采集与预处理 390561.1数据来源与类型 3206011.1.1数据来源 3225811.1.2数据类型 352721.2数据采集方法 488601.3数据预处理流程 4136271.4数据清洗与规范化 4298971.4.1数据清洗 419361.4.2数据规范化 429656第2章数据可视化 5139172.1可视化工具介绍 5146302.2常用图表类型 5287872.3数据可视化技巧 5285462.4可视化设计原则 66047第3章描述性统计分析 6130193.1基础统计学概念 6235853.1.1数据类型 636613.1.2变量 6207333.1.3随机变量 750603.2频数分布与描述性统计量 7101363.2.1频数分布 785903.2.2描述性统计量 7300843.3数据分布特征分析 7198523.3.1数据分布形态 7157203.3.2数据分布的对称性 7273663.3.3数据分布的离散程度 7318453.4离散程度与相关性分析 816493.4.1离散程度分析 8182803.4.2相关性分析 822306第4章假设检验与推断统计 882644.1假设检验概述 8192714.2单样本假设检验 8104064.3双样本假设检验 8246714.4方差分析与回归分析 918658第5章数据挖掘与特征工程 988965.1数据挖掘基本概念 9214125.1.1数据挖掘的定义 9234105.1.2数据挖掘的起源与发展 9130025.1.3数据挖掘的主要应用领域 9260905.2数据挖掘任务与算法 10206735.2.1数据挖掘任务 10134475.2.2数据挖掘算法 10188245.3特征工程方法 105055.3.1特征工程的概念 1022935.3.2特征提取方法 11243275.3.3特征选择方法 11266075.4特征选择与特征降维 1118635.4.1特征选择与特征降维的区别与联系 11104335.4.2特征选择方法 11319365.4.3特征选择与特征降维的应用 1129358第6章时间序列分析 12106496.1时间序列基本概念 12121346.2时间序列分解 12646.3时间序列预测模型 122896.4时间序列分析应用 135540第7章聚类分析 13323427.1聚类分析概述 13200977.2常用聚类算法 1321577.2.1Kmeans聚类算法 13163367.2.2层次聚类算法 14319767.2.3密度聚类算法 1491647.2.4高斯混合模型聚类算法 14155637.3聚类功能评估 1441557.3.1轮廓系数 1492957.3.2同质性、完整性和Vmeasure 14163437.3.3调整兰德指数（AdjustedRandIndex，ARI） 1474607.4聚类分析应用 1540977.4.1数据挖掘 1519977.4.2机器学习 1574737.4.3图像处理 15237757.4.4模式识别 1531675第8章关联规则挖掘 15115568.1关联规则基本概念 15143038.1.1定义 1581838.1.2基本要素 15243898.1.3关联规则分类 15187668.2关联规则挖掘算法 16100568.2.1Apriori算法 16156968.2.2FPgrowth算法 1678778.3关联规则评估 16136778.4关联规则应用 163918第9章机器学习基础 17315639.1机器学习概述 1743289.1.1定义与分类 17122939.1.2发展历程 17114549.2监督学习算法 17313849.2.1线性回归 1736959.2.2逻辑回归 17159779.2.3决策树 182349.2.4支持向量机 18172279.3无监督学习算法 1868919.3.1聚类算法 18170119.3.2主成分分析 18247249.3.3关联规则挖掘 18102909.4机器学习评估与优化 1827569.4.1评估指标 1862649.4.2交叉验证 18271509.4.3调整超参数 18297989.4.4模型优化 1819072第10章数据分析与决策支持 192085910.1决策支持系统概述 19988810.2数据分析在决策中的应用 19592110.3数据驱动决策方法 191107410.4决策模型与优化 19第1章数据采集与预处理1.1数据来源与类型数据来源是指数据的产生和提供渠道，而数据类型则决定了数据分析和处理的方法。在数据采集与预处理过程中，首先需要明确数据的来源和类型。1.1.1数据来源数据来源主要包括以下几种：（1）公开数据：企业、科研机构等发布的公开数据，如国家统计局、世界银行等。（2）网络数据：通过网络爬虫、API接口等方式从互联网上获取的数据，如社交媒体、电子商务网站等。（3）内部数据：企业、机构内部产生的数据，如销售数据、客户数据等。（4）第三方数据：通过购买、合作等方式获取的第三方数据，如市场调查数据、行业报告等。1.1.2数据类型数据类型主要包括以下几种：（1）结构化数据：具有固定格式和类型的数据，如数据库中的表格数据。（2）非结构化数据：没有固定格式和类型的数据，如文本、图片、音频等。（3）半结构化数据：介于结构化和非结构化数据之间的数据，如XML、JSON等。1.2数据采集方法数据采集是指从数据来源获取数据的过程。以下是几种常用的数据采集方法：（1）网络爬虫：通过编写程序，自动从互联网上抓取数据。（2）API接口：利用数据提供方提供的API接口获取数据。（3）数据导入：将外部数据导入到数据处理系统中，如Excel、数据库等。（4）数据录入：手动将数据录入到系统中。1.3数据预处理流程数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以提高数据质量和分析效率。以下是数据预处理的典型流程：（1）数据清洗：去除重复、错误、无关的数据。（2）数据转换：将数据转换为适合分析的格式和类型。（3）数据整合：将不同来源、类型的数据整合为一个统一的整体。（4）数据降维：降低数据的维度，减少数据的复杂性。1.4数据清洗与规范化数据清洗和规范化是数据预处理的重要环节，以下是具体操作：1.4.1数据清洗数据清洗主要包括以下操作：（1）去除重复数据：删除重复的记录。（2）处理缺失数据：填充或删除缺失的值。（3）纠正错误数据：修正数据中的错误。（4）过滤无关数据：删除与分析目标无关的数据。1.4.2数据规范化数据规范化主要包括以下操作：（1）数据类型转换：将数据转换为统一的类型。（2）数据格式调整：调整数据的格式，如日期格式、货币格式等。（3）数据范围调整：将数据调整到合适的范围内，如年龄、销售额等。（4）数据标准化：将数据标准化到同一尺度，如归一化、标准化等。第2章数据可视化2.1可视化工具介绍数据可视化是数据分析的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据，发觉数据背后的规律和趋势。以下是一些常用的数据可视化工具：（1）Tableau：一款强大的数据可视化工具，支持多种数据源，用户可以通过拖拽方式快速创建图表。（2）PowerBI：微软开发的一款数据分析和可视化工具，与Excel、SQLServer等微软产品有良好的兼容性。（3）Python可视化库：如Matplotlib、Seaborn、PandasVisualization等，这些库可以帮助用户在Python环境中实现丰富的数据可视化效果。（4）Excel：一款广泛使用的电子表格软件，提供了丰富的图表类型，满足大多数用户的基本需求。2.2常用图表类型以下是几种常用的图表类型，它们在数据可视化中具有广泛的应用：（1）柱状图：用于展示分类数据的数量或比例，横轴表示分类，纵轴表示数量或比例。（2）折线图：用于展示数据随时间或序列的变化趋势，横轴表示时间或序列，纵轴表示数值。（3）饼图：用于展示各部分占总体的比例，适合展示百分比或比例数据。（4）散点图：用于展示两个变量之间的关系，横轴和纵轴分别表示两个变量的数值。（5）雷达图：用于展示多维度数据，每个维度用一个轴表示，所有轴的交点为原点。（6）箱线图：用于展示数据的分布情况，包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。2.3数据可视化技巧以下是几种常用的数据可视化技巧：（1）合理选择图表类型：根据数据特点和需求，选择合适的图表类型，以突出数据的特征。（2）简化图表元素：避免在图表中添加过多的元素，以免分散注意力。尽量保持图表简洁明了。（3）使用合适的颜色：颜色可以增强图表的可读性，但要避免使用过多的颜色。选择颜色时，可以考虑颜色对比和色彩搭配。（4）注释和标签：在图表中添加必要的注释和标签，以帮助用户理解数据。（5）动态交互：利用交互式图表，可以让用户更直观地摸索数据。例如，添加滑动条、筛选器等。2.4可视化设计原则以下是几个数据可视化设计原则：（1）清晰性：图表应清晰表达数据信息，避免产生歧义。（2）简洁性：图表应简洁明了，避免添加不必要的元素。（3）可读性：图表中的文字、数字和颜色应易于阅读，避免使用过小的字体或复杂的颜色搭配。（4）统一性：在图表设计中，保持一致的样式和格式，以增强整体美感。（5）逻辑性：图表的布局和结构应遵循逻辑顺序，便于用户理解数据。第3章描述性统计分析描述性统计分析是统计学中一个重要的分支，它通过一系列的统计量来描述数据的分布特征和内在规律。本章将从以下几个方面展开讨论。3.1基础统计学概念在进行描述性统计分析之前，我们需要了解一些基础的统计学概念，以便更好地理解和应用相关统计方法。3.1.1数据类型数据类型分为定量数据和定性数据。定量数据是指可以用数值表示的数据，如身高、体重、收入等；定性数据是指不能用数值表示的数据，如性别、职业、教育程度等。3.1.2变量变量是指在一次观察或实验中可能发生变化的数据。变量可分为离散变量和连续变量。离散变量是指只能取整数值的变量，如人数、汽车数量等；连续变量是指可以在一定范围内取任意值的变量，如身高、体重等。3.1.3随机变量随机变量是指在一次实验或观察中，其结果不确定的变量。随机变量可以是离散的，也可以是连续的。3.2频数分布与描述性统计量3.2.1频数分布频数分布是指将一组数据按照数值大小或类别进行分组，并统计每个组内数据个数的统计方法。频数分布可以用表格、图形等形式表示。3.2.2描述性统计量描述性统计量是用于描述数据特征的统计量，主要包括以下几种：（1）均值（Mean）：数据的平均值，表示数据的中心位置。（2）中位数（Median）：数据按大小排列后位于中间位置的数值。（3）众数（Mode）：数据中出现次数最多的数值。（4）方差（Variance）：描述数据离散程度的统计量。（5）标准差（StandardDeviation）：方差的平方根，用于衡量数据与均值的偏离程度。（6）偏度（Skewness）：描述数据分布的对称程度。（7）峰度（Kurtosis）：描述数据分布的尖峭程度。3.3数据分布特征分析3.3.1数据分布形态数据分布形态是指数据的分布状况。常见的分布形态有正态分布、偏态分布和峰态分布。3.3.2数据分布的对称性数据分布的对称性是指数据在均值两侧的分布是否相同。完全对称的分布称为正态分布。3.3.3数据分布的离散程度数据分布的离散程度是指数据在均值附近的波动程度。离散程度越大，数据分布越分散。3.4离散程度与相关性分析3.4.1离散程度分析离散程度分析主要包括方差、标准差、偏度和峰度等统计量的计算。通过这些统计量，我们可以了解数据的波动程度和分布特征。3.4.2相关性分析相关性分析是研究两个变量之间关系的方法。常见的相关性分析有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过相关性分析，我们可以了解变量之间的关联程度。标第4章假设检验与推断统计4.1假设检验概述假设检验是统计学中的一种重要方法，用于对总体参数进行推断。在统计学中，我们通常无法对整个总体进行研究，因此需要通过对样本数据进行分析来推断总体的性质。假设检验的基本思想是，首先对总体参数提出一个假设，然后利用样本数据对这个假设进行检验。假设检验主要包括两个步骤：建立假设和检验假设。建立假设分为原假设和备择假设，原假设通常是研究者希望证伪的假设，备择假设则是研究者希望证实的假设。检验假设是通过计算检验统计量，然后根据检验统计量的分布来判断原假设是否成立。4.2单样本假设检验单样本假设检验是针对单个总体参数进行的假设检验。在实际应用中，单样本假设检验主要包括以下几种情况：单个总体均值、单个总体比例、单个总体方差等。在进行单样本假设检验时，首先需要确定检验的显著性水平，然后根据样本数据和总体参数的假设，选择合适的检验统计量，计算检验统计量的值。根据检验统计量的分布和显著性水平，判断原假设是否成立。4.3双样本假设检验双样本假设检验是针对两个总体参数进行的假设检验。在实际应用中，双样本假设检验主要包括以下几种情况：两个总体均值、两个总体比例、两个总体方差等。双样本假设检验的基本步骤与单样本假设检验类似，但需要考虑两个总体之间的关系。在进行双样本假设检验时，首先需要确定检验的显著性水平，然后根据样本数据和总体参数的假设，选择合适的检验统计量，计算检验统计量的值。根据检验统计量的分布和显著性水平，判断原假设是否成立。4.4方差分析与回归分析方差分析（ANOVA）和回归分析是两种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。方差分析主要用于研究一个或多个因素对因变量的影响。在ANOVA中，将总体分为若干个水平，然后比较各个水平下因变量的均值是否相等。若各水平下的均值相等，则认为因素对因变量无显著影响；反之，则认为因素对因变量有显著影响。回归分析则是研究因变量与自变量之间的线性关系。在回归分析中，通过建立回归模型，可以预测因变量的值。回归分析包括线性回归、多元回归、逻辑回归等多种方法。方差分析和回归分析在假设检验的基础上，进一步探讨了变量之间的关系，为实际应用提供了有力的工具。在实际应用中，根据研究目的和数据特点，选择合适的方差分析和回归分析方法，可以有效地揭示变量之间的关系。第5章数据挖掘与特征工程5.1数据挖掘基本概念5.1.1数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是指从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。它是数据库技术与机器学习、统计学、人工智能等领域相结合的产物。5.1.2数据挖掘的起源与发展数据挖掘起源于20世纪80年代，计算机技术和数据库技术的迅速发展，数据挖掘逐渐成为研究热点。大数据时代的到来，数据挖掘在众多领域得到了广泛应用。5.1.3数据挖掘的主要应用领域数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、生物信息、社会科学等领域，如客户关系管理、股票市场分析、疾病预测、基因分析等。5.2数据挖掘任务与算法5.2.1数据挖掘任务数据挖掘任务主要包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。（1）分类：根据已知数据集的特征，预测新数据样本的类别。（2）回归：预测连续型数值。（3）聚类：将数据集划分为若干个类别，使得同类数据具有较高相似性，不同类别数据具有较低相似性。（4）关联规则挖掘：发觉数据集中的潜在关联关系。（5）异常检测：识别数据集中的异常点。5.2.2数据挖掘算法数据挖掘算法主要包括决策树、支持向量机、神经网络、K均值聚类、Apriori算法等。（1）决策树：基于树形结构的分类算法，通过递归划分数据集，构建分类模型。（2）支持向量机：基于最大间隔的分类算法，通过求解凸二次规划问题，实现分类任务。（3）神经网络：模拟人脑神经元结构的计算模型，通过学习输入和输出之间的映射关系，实现分类或回归任务。（4）K均值聚类：基于距离的聚类算法，将数据集划分为K个类别，使同类数据距离最小，不同类别数据距离最大。（5）Apriori算法：基于频繁项集的关联规则挖掘算法，通过迭代计算，挖掘出数据集中的强关联规则。5.3特征工程方法5.3.1特征工程的概念特征工程（FeatureEngineering）是指从原始数据中提取有助于模型训练的特征的过程。特征工程是数据挖掘和机器学习的重要组成部分，对模型功能具有重要影响。5.3.2特征提取方法（1）数值特征提取：将原始数据转化为数值型特征，如最小最大标准化、Z标准化等。（2）文本特征提取：将文本数据转化为数值型特征，如词频逆文档频率（TFIDF）等。（3）图像特征提取：将图像数据转化为数值型特征，如颜色直方图、边缘检测等。5.3.3特征选择方法（1）过滤式特征选择：根据特征与目标变量之间的相关性，筛选出具有较高相关性的特征。（2）包装式特征选择：通过迭代搜索，构建最优特征子集，如前向选择、后向消除等。（3）嵌入式特征选择：将特征选择过程与模型训练过程相结合，如Lasso回归、随机森林等。5.4特征选择与特征降维5.4.1特征选择与特征降维的区别与联系特征选择与特征降维均旨在减少数据维度，但两者的侧重点不同。特征选择关注于筛选出对模型功能有较大贡献的特征，而特征降维关注于将原始特征映射到低维空间。5.4.2特征选择方法（1）主成分分析（PCA）：通过线性变换，将原始特征映射到低维空间，使得映射后的特征具有最大方差。（2）线性判别分析（LDA）：通过最大化类间距离与类内距离的比值，实现特征降维。（3）非线性特征降维：如局部线性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等。5.4.3特征选择与特征降维的应用特征选择与特征降维在数据挖掘和机器学习领域具有广泛应用，如降维后分类、回归、聚类等任务。通过合理运用特征选择与特征降维方法，可以提高模型功能，降低计算复杂度。第6章时间序列分析6.1时间序列基本概念时间序列是指在一定时间范围内，按照时间顺序排列的观测值序列。这些观测值可以是连续的，也可以是离散的。时间序列分析是统计学中的一种重要方法，主要用于研究现象随时间变化规律和趋势。以下是时间序列分析中的一些基本概念：（1）时间序列的组成要素：时间序列通常包括水平、趋势、周期性和随机性四个组成要素。（2）自相关性：时间序列中的观测值与其前后的观测值之间存在一定的相关性，称为自相关性。（3）平稳性：如果一个时间序列的统计特性不随时间的推移而改变，则称为平稳时间序列。反之，称为非平稳时间序列。6.2时间序列分解时间序列分解是将时间序列分解为水平、趋势、周期性和随机性四个组成部分的过程。分解方法主要有以下几种：（1）移动平均法：通过对原时间序列进行移动平均处理，消除随机性，提取趋势和周期性。（2）指数平滑法：根据历史数据的权重递减原理，对时间序列进行平滑处理，提取趋势和周期性。（3）季节性分解：将时间序列分解为趋势、季节性和随机性三个部分。6.3时间序列预测模型时间序列预测模型是根据历史数据预测未来观测值的模型。以下是一些常见的时间序列预测模型：（1）自回归模型（AR）：自回归模型是基于时间序列自身的历史数据建立预测模型的方法。模型形式为：\[X_t=\sum_{i=1}^p\phi_iX_{ti}\varepsilon_t\]，其中\(\phi_i\)为自回归系数，\(p\)为自回归阶数，\(\varepsilon_t\)为随机误差。（2）移动平均模型（MA）：移动平均模型是基于时间序列的移动平均值建立预测模型的方法。模型形式为：\[X_t=\sum_{i=1}^q\theta_i\varepsilon_{ti}\]，其中\(\theta_i\)为移动平均系数，\(q\)为移动平均阶数。（3）自回归移动平均模型（ARMA）：自回归移动平均模型是将自回归模型和移动平均模型相结合的方法。模型形式为：\[X_t=\sum_{i=1}^p\phi_iX_{ti}\sum_{i=1}^q\theta_i\varepsilon_{ti}\]。（4）自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：自回归积分滑动平均模型是对非平稳时间序列进行差分处理，使其成为平稳时间序列，然后建立ARMA模型。6.4时间序列分析应用时间序列分析在实际应用中具有广泛的应用领域，以下是一些典型的应用场景：（1）经济预测：通过对宏观经济指标的时间序列分析，可以预测未来经济发展趋势，为政策制定提供依据。（2）金融市场分析：对金融市场数据进行时间序列分析，可以预测股票、债券等金融产品的价格走势。（3）气象预报：通过分析气象数据的时间序列，可以预测未来一段时间内的天气状况。（4）能源消耗预测：对能源消耗数据进行时间序列分析，可以预测未来能源需求，为能源政策制定提供依据。（5）交通规划：通过分析交通流量数据的时间序列，可以预测未来交通需求，为交通规划提供参考。第7章聚类分析7.1聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习方法，它通过分析数据对象的特征，将相似的数据对象归为一个类别。聚类分析的目的在于发觉数据内在的结构和模式，以便更好地理解和处理数据。聚类分析在许多领域都有广泛的应用，如数据挖掘、机器学习、图像处理和模式识别等。7.2常用聚类算法以下是几种常用的聚类算法：7.2.1Kmeans聚类算法Kmeans算法是最经典的聚类算法之一，它将数据集分为K个类别，每个类别由一个中心点表示。算法流程如下：（1）随机选择K个数据点作为初始中心点；（2）计算每个数据点与各个中心点的距离，将其归为最近的类别；（3）更新各个类别的中心点；（4）重复步骤2和3，直至中心点不再变化或达到预设的迭代次数。7.2.2层次聚类算法层次聚类算法将数据集视为一个树状结构，通过逐步合并距离较近的类别，形成一个聚类树。层次聚类算法可分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类两种。7.2.3密度聚类算法密度聚类算法基于数据点的局部密度进行聚类。DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种典型的密度聚类算法，其核心思想是：如果一个数据点的局部密度大于阈值，则将其归为类别；如果一个数据点的局部密度小于阈值，则将其视为噪声点。7.2.4高斯混合模型聚类算法高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）是一种基于概率分布的聚类算法。GMM假设数据集由多个高斯分布混合，通过迭代优化模型参数，实现聚类。7.3聚类功能评估聚类功能评估是衡量聚类算法效果的重要指标。以下几种常用的聚类功能评估方法：7.3.1轮廓系数轮廓系数是衡量聚类效果的一个指标，其值介于1到1之间。轮廓系数越接近1，说明聚类效果越好。7.3.2同质性、完整性和Vmeasure同质性、完整性和Vmeasure是衡量聚类结果与真实标签一致性的指标。同质性表示聚类结果中，每个类别只包含一个真实类别；完整性表示聚类结果中，每个真实类别只被分配到一个聚类中；Vmeasure是同质性和完整性的调和平均。7.3.3调整兰德指数（AdjustedRandIndex，ARI）调整兰德指数是一种衡量聚类结果相似度的指标，其值介于0到1之间。ARI值越接近1，说明聚类结果越相似。7.4聚类分析应用聚类分析在以下领域有广泛的应用：7.4.1数据挖掘聚类分析可用于数据挖掘中的数据压缩、特征选择、异常检测等任务。7.4.2机器学习聚类分析可用于机器学习中的监督学习、半监督学习和无监督学习任务。7.4.3图像处理聚类分析可用于图像分割、目标检测和图像分类等任务。7.4.4模式识别聚类分析可用于模式识别中的特征提取、分类器和识别算法设计等任务。第8章关联规则挖掘8.1关联规则基本概念8.1.1定义关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，旨在找出数据集中的物品之间的潜在关联性。关联规则可以揭示数据项之间的相互依赖关系，帮助人们从大量数据中发觉有价值的信息。8.1.2基本要素关联规则挖掘主要包括以下几个基本要素：（1）数据集：关联规则挖掘的对象，通常为事务型数据库或关系型数据库。（2）项集：数据集中的元素，如商品、属性等。（3）支持度（Support）：项集在数据集中出现的频率，用于衡量项集的普遍性。（4）置信度（Confidence）：关联规则的可信程度，即前提条件成立时，结论成立的概率。（5）提升度（Lift）：关联规则的有效性指标，用于衡量关联规则的强度。8.1.3关联规则分类关联规则可以分为以下几类：（1）频繁项集：支持度超过用户设定的阈值的项集。（2）强关联规则：置信度超过用户设定的阈值的关联规则。（3）正则关联规则：提升度超过用户设定的阈值的关联规则。8.2关联规则挖掘算法8.2.1Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是逐层搜索频繁项集。算法主要分为两个步骤：频繁项集和强关联规则。（1）频繁项集：通过迭代计算各层项集的支持度，筛选出支持度超过阈值的频繁项集。（2）强关联规则：根据频繁项集计算关联规则的置信度和提升度，筛选出强关联规则。8.2.2FPgrowth算法FPgrowth算法是一种基于频繁模式增长的关联规则挖掘算法，其核心思想是构建频繁模式树（FPtree），然后通过FPtree频繁项集和关联规则。（1）构建FPtree：根据数据集FPtree，记录各节点出现的次数。（2）频繁项集：从FPtree的叶节点开始，递归频繁项集。（3）关联规则：根据频繁项集计算关联规则的置信度和提升度，筛选出强关联规则。8.3关联规则评估关联规则评估是对挖掘出的关联规则进行质量评估，主要包括以下几个方面：（1）支持度评估：评估频繁项集的普遍性，支持度越高，项集越有可能具有潜在的关联性。（2）置信度评估：评估关联规则的可信程度，置信度越高，规则越有可能成立。（3）提升度评估：评估关联规则的有效性，提升度越高，规则越有可能具有实际价值。（4）新颖度评估：评估关联规则的新颖程度，新颖度越高，规则越有可能揭示未知的信息。8.4关联规则应用关联规则挖掘在众多领域具有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：（1）购物篮分析：分析顾客购买行为，为企业提供商品推荐和促销策略。（2）信用评分：通过关联规则挖掘，发觉潜在的信用风险因素，提高信用评分模型的准确性。（3）疾病诊断：分析病例数据，发觉疾病之间的关联性，辅助医生进行诊断。（4）网络入侵检测：分析网络流量数据，发觉异常行为，提高网络安全防护能力。（5）个性化推荐：根据用户行为数据，挖掘用户兴趣，提供个性化推荐服务。第9章机器学习基础9.1机器学习概述9.1.1定义与分类机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能（ArtificialIntelligence，）的一个重要分支，主要研究如何让计算机从数据中自动获取知识，以实现智能决策和任务执行。根据学习方式的不同，机器学习可分为监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）和半监督学习（SemisupervisedLearning）等。9.1.2发展历程自20世纪50年代以来，机器学习经历了多次繁荣与低谷。计算机功能的提升和大数据的出现，机器学习在近年来取得了显著的成果，特别是在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。9.2监督学习算法9.2.1线性回归线性回归是一种简单且广泛应用的监督学习算法，用于预测连续值。其基本思想是通过最小化实际值与预测值之间的误差来求解模型参数。9.2.2逻辑回归逻辑回归是一种用于分类问题的监督学习算法，通过对数几率函数将线性回归的结果映射到0和1之间，从而实现分类。9.2.3决策树决策树是一种基于树结构的监督学习算法，通过逐步划分数据集来构造树模型。决策树具有良好的可解释性和泛化能力。9.2.4支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于最大间隔原则的监督学习算法，用于解决二分类问题。SVM通过求解一个凸优化问题来找到最佳分类超平面。9.3无监督学习算法9.3.1聚类算法聚类算法是一种将数据集划分为若干个簇的无监督学习算法。常见的聚类算法包括Kmeans、层次聚类、DBSCAN等。9.3.2主成分分析主成分分析（Pri