数据挖掘课程大作业题目及解题思路

数据挖掘课程大作业是理论知识向实践能力转化的关键环节，需结合业务场景理解、算法选型、数据工程与结果落地四个维度展开。以下围绕分类、聚类、关联规则、异常检测、文本挖掘五大核心任务，结合典型题目拆解解题逻辑，为课程作业提供可复用的实践框架。一、分类任务：基于用户行为的客户流失预测（一）题目背景与数据说明某电信运营商需识别高流失风险用户，数据包含用户基本信息（套餐类型、入网时长）、行为数据（月均通话时长、流量使用、缴费记录）、投诉记录等，标签为“是否流失”（0/1）。（二）解题思路全流程1.数据预处理缺失值处理：套餐类型用“众数”填充，通话时长用“均值”填充；异常值处理：流量使用超过3倍标准差的记录，用“截断法”（替换为3倍标准差临界值）修正；特征编码：套餐类型（独热编码）、入网时长（分箱为“<1年”“1-3年”“>3年”）。2.特征工程衍生特征：近3个月通话时长波动率（标准差/均值）、缴费逾期次数、服务使用多样性（使用的业务类型数量）；特征选择：用随机森林的`feature_importance`筛选Top20特征，或结合卡方检验过滤无关特征。3.模型构建与评估算法选择：对比逻辑回归（基线模型）、XGBoost（提升模型）、LightGBM（高效模型）；训练策略：分层抽样划分训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%），避免类别不平衡影响；评估指标：因流失为少数类，重点关注召回率（识别出的流失用户占真实流失的比例）、F1值、AUC曲线。4.优化与业务落地参数调优：用GridSearchCV或贝叶斯优化调整XGBoost的`learning_rate`、`n_estimators`；业务建议：对高风险用户推送优惠套餐，结合用户画像（如高流量用户推荐5G套餐）。二、聚类任务：电商用户分群与消费偏好分析（一）题目背景与数据说明某电商平台需对百万级用户分群，数据包含用户购买金额、购买频率、浏览品类数、退货率、地域等，无标签（无监督任务）。（二）解题思路全流程1.数据预处理数值特征标准化：购买金额用`MinMaxScaler`（避免量纲影响），退货率用`StandardScaler`；类别特征处理：地域用“标签编码”，退货率分箱为“低/中/高”。2.聚类算法选型与优化算法对比：K-means（简单高效）、DBSCAN（识别密度簇，适合离群点多的场景）、层次聚类（可视化簇结构）；K值确定：通过“肘部法则”（SSE拐点）或“轮廓系数”（值越大簇内越紧密）确定K=5；示例：K=5时SSE下降变缓，轮廓系数0.65，确定为5个簇。3.簇特征分析与可视化统计特征：簇1（高购买金额、高频率、低退货率）为“优质忠诚用户”，簇5（低金额、低频率、高退货率）为“高风险用户”；可视化：用雷达图展示各簇在“购买金额、频率、浏览品类数”的特征差异，用热力图展示地域与簇的分布关系。4.业务应用个性化推荐：对“数码爱好者”簇推荐新发布的电子产品；运营策略：对“高风险用户”推送退货险优惠，降低流失率。三、关联规则挖掘：超市购物篮分析与商品推荐（一）题目背景与数据说明某连锁超市的购物篮数据（交易ID、商品列表），需挖掘商品间的关联关系，优化货架摆放与推荐。（二）解题思路全流程1.数据预处理格式转换：将交易ID-商品列表转换为“交易ID：[商品1,商品2,...]”的列表，或生成二进制矩阵（行=交易，列=商品，值=是否购买）；数据清洗：去除销量极低的商品（如月销<10），合并同类商品（如“可口可乐330ml”“可口可乐500ml”合并为“可口可乐”）。2.关联规则算法实现算法选择：Apriori（经典，需设置最小支持度、置信度）或FP-Growth（高效，适合大数据）；参数调试：最小支持度设为0.02（即至少2%的交易包含该商品），最小置信度设为0.5（规则成立的概率≥50%）；示例：挖掘出规则`{尿布}→{啤酒}`（支持度0.03，置信度0.6），`{面包,牛奶}→{鸡蛋}`（支持度0.05，置信度0.7）。3.规则分析与业务应用货架优化：将尿布与啤酒相邻摆放，面包与鸡蛋同区域；推荐系统：当用户购买牛奶时，推荐鸡蛋（基于`{牛奶}→{鸡蛋}`的规则），测试推荐点击率提升15%。四、异常检测：信用卡交易欺诈识别（一）题目背景与数据说明某银行的信用卡交易数据，包含交易时间、金额、地点、用户IP、设备ID，标签为“是否欺诈”（0为正常，1为欺诈，且1的占比<1%，数据极不平衡）。（二）解题思路全流程1.数据预处理与平衡特征工程：提取交易频率（近1小时交易次数）、金额波动（近3笔交易金额的标准差）、地域异常（交易地点与用户常住地的距离）；数据平衡：SMOTE过采样（生成欺诈样本的合成数据），或欠采样（保留所有欺诈样本，随机抽取正常样本至1:5比例）。2.异常检测算法选型无监督算法：孤立森林（识别离群点，适合无标签数据）、LOF（局部离群因子，检测局部密度异常）；有监督算法：XGBoost（处理不平衡数据，设置`scale_pos_weight`参数）；对比实验：无监督模型的AUC为0.75，XGBoost（过采样后）的AUC为0.92。3.模型评估与迭代评估指标：召回率（捕获欺诈的能力）、F1值（平衡精准与召回）、AUC-ROC（区分正常与欺诈的能力）；迭代优化：分析误报案例（如异地大额交易实为出差），增加“是否出差”特征，模型F1提升至0.85。五、文本挖掘：社交媒体评论情感分析与主题挖掘（一）题目背景与数据说明某手机品牌的微博评论数据（文本、发布时间、用户ID），需分析用户情感（正面/负面/中性）与讨论主题。（二）解题思路全流程1.文本预处理清洗：去除emoji、URL、特殊符号，统一大小写；分词：中文用jieba分词，英文用`nltk.word_tokenize`；去停用词：加载中文停用词表（如哈工大停用词表），过滤“的”“了”等无意义词；词向量：用Word2Vec或BERT生成文本的向量表示（若用深度学习模型）。2.情感分析建模监督学习：用SVM（特征为TF-IDF）或LSTM（特征为词向量），训练集需人工标注情感标签；无监督方法：基于情感词典（如知网HowNet情感词典），计算文本的情感得分（正面词数-负面词数）；示例：SVM的准确率达82%，LSTM结合BERT微调后准确率达88%。3.主题挖掘（LDA）模型训练：将文本转换为词袋模型，设置主题数K=5（通过困惑度Perplexity选择，K=5时困惑度最低）；主题分析：主题1的关键词为“拍照、像素、清晰”（讨论相机），主题2为“续航、充电、电池”（讨论续航）；可视化：用`pyLDAvis`展示主题-词分布，用时间序列图分析各主题的热度变化（如“续航”主题在新品发布后一周热度上升30%）。4.业务应用产品改进：针对“续航”主题的负面评论，优化电池容量；舆情监控：实时监测负面情感的主题，如“发热”问题，及时公关。结语：从作业到实战的能力跃迁数据挖掘大作业的核心是