數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)預(yù)處理與挖掘模型構(gòu)建培訓(xùn)

數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)預(yù)處理與挖掘模型構(gòu)建培訓(xùn)匯報(bào)人：2023-12-30CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建方法特征選擇與降維技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘模型評估與優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例：電商用戶行為分析與預(yù)測工具與平臺使用指南總結(jié)與展望數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)01識別和處理數(shù)據(jù)集中的缺失值，包括刪除、填充等方法。缺失值處理異常值處理數(shù)據(jù)平滑檢測和處理數(shù)據(jù)集中的異常值，如使用IQR、Z-score等方法。消除數(shù)據(jù)中的噪聲，如使用滑動平均、指數(shù)平滑等方法。030201數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)集成實(shí)體識別與匹配識別不同數(shù)據(jù)源中的相同實(shí)體并進(jìn)行匹配。數(shù)據(jù)冗余處理消除數(shù)據(jù)集成的冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)一致性。數(shù)據(jù)沖突解決解決不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)沖突，如使用投票機(jī)制、加權(quán)平均等方法。將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間，如最小-最大規(guī)范化、Z-score規(guī)范化等。數(shù)據(jù)規(guī)范化將連續(xù)屬性轉(zhuǎn)換為分類屬性，如等寬劃分、等頻劃分等方法。數(shù)據(jù)離散化通過組合現(xiàn)有特征或創(chuàng)建新特征，提高模型的預(yù)測性能。特征構(gòu)造數(shù)據(jù)變換降低數(shù)據(jù)集的維度，如使用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法。維度規(guī)約減少數(shù)據(jù)集的大小，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集的完整性，如使用聚類、抽樣等方法。數(shù)值規(guī)約通過編碼機(jī)制壓縮數(shù)據(jù)集大小，如使用哈夫曼編碼、游程編碼等方法。數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)規(guī)約數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建方法02通過最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的平方誤差，學(xué)習(xí)得到一個(gè)線性模型，用于預(yù)測連續(xù)型目標(biāo)變量。線性回歸一種廣義的線性模型，通過sigmoid函數(shù)將線性模型的輸出映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)，用于解決二分類問題。邏輯回歸通過尋找一個(gè)超平面，使得正負(fù)樣本能夠被最大化地分隔開，用于分類和回歸問題。支持向量機(jī)（SVM）通過遞歸地構(gòu)建決策樹，將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別，適用于分類和回歸問題。決策樹監(jiān)督學(xué)習(xí)算法將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，每個(gè)簇的中心由簇內(nèi)所有點(diǎn)的均值表示，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和分布。K-均值聚類一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過編碼和解碼過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示，用于數(shù)據(jù)降維和特征提取。自編碼器通過不斷地將數(shù)據(jù)劃分為更小的簇，或者將已有的簇合并成更大的簇，構(gòu)建一個(gè)層次化的聚類結(jié)構(gòu)。層次聚類通過正交變換將原始特征空間中的線性相關(guān)變量變換為一組線性無關(guān)的新變量，用于高維數(shù)據(jù)的降維處理。主成分分析（PCA）無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法生成式模型假設(shè)數(shù)據(jù)服從某個(gè)潛在分布，通過最大化數(shù)據(jù)的似然函數(shù)來學(xué)習(xí)模型參數(shù)，并利用學(xué)習(xí)到的模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。標(biāo)簽傳播算法利用已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)和未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)之間的相似性，將標(biāo)簽信息傳播到未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上。圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)表示為圖結(jié)構(gòu)，利用圖上的信息傳播機(jī)制將標(biāo)簽信息從已知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)傳播到未知標(biāo)簽的數(shù)據(jù)上。半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過自助采樣法得到多個(gè)不同的數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練基學(xué)習(xí)器并進(jìn)行集成，用于提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。Bagging通過迭代地調(diào)整樣本權(quán)重或模型參數(shù)，使得基學(xué)習(xí)器能夠關(guān)注之前被錯(cuò)誤分類的樣本，最終將所有基學(xué)習(xí)器的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合。Boosting通過訓(xùn)練一個(gè)元學(xué)習(xí)器來對多個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，適用于各種類型的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。Stacking集成學(xué)習(xí)方法特征選擇與降維技術(shù)03包裹法使用模型性能作為特征選擇的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，通過不斷增刪特征，尋找最優(yōu)特征子集，如遞歸特征消除。嵌入法在模型訓(xùn)練過程中自動進(jìn)行特征選擇，如使用L1正則化的線性模型、決策樹和隨機(jī)森林等。過濾法通過計(jì)算特征的統(tǒng)計(jì)屬性，設(shè)定閾值或者根據(jù)特征排名選擇特征，如卡方檢驗(yàn)、信息增益和相關(guān)系數(shù)等。特征選擇方法123通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。主成分分析（PCA）通過投影的方法使得同類別的數(shù)據(jù)盡可能接近，不同類別的數(shù)據(jù)盡可能遠(yuǎn)離，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維和分類。線性判別分析（LDA）是一類借鑒了拓?fù)淞餍胃拍畹慕稻S方法，主要思想是將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的流形上，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和結(jié)構(gòu)。流形學(xué)習(xí)降維技術(shù)03語音特征提取針對語音數(shù)據(jù)，常用的特征提取方法包括MFCC、LPC、PLP等，用于提取語音信號中的聲學(xué)特征。01文本特征提取針對文本數(shù)據(jù)，常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等，用于將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征向量。02圖像特征提取針對圖像數(shù)據(jù)，常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、CNN等，用于提取圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)和局部特征。特征提取方法數(shù)據(jù)挖掘模型評估與優(yōu)化04ABCD模型評估指標(biāo)準(zhǔn)確率（Accuracy）正確分類的樣本占總樣本數(shù)的比例，用于評估模型整體性能。召回率（Recall）真正例占實(shí)際為正例的樣本比例，用于評估模型查全能力。精確率（Precision）真正例占預(yù)測為正例的樣本比例，用于評估模型查準(zhǔn)能力。F1分?jǐn)?shù)精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評估模型性能。通過去除不相關(guān)或冗余特征，提高模型性能和可解釋性。特征選擇調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化模型性能，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等。參數(shù)調(diào)整結(jié)合多個(gè)基模型的預(yù)測結(jié)果，提高模型整體性能和魯棒性。集成學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法超參數(shù)調(diào)整技巧通過遍歷多種超參數(shù)組合，尋找最優(yōu)超參數(shù)配置。在指定超參數(shù)范圍內(nèi)隨機(jī)采樣，尋找較優(yōu)超參數(shù)配置。利用貝葉斯定理和先驗(yàn)知識，高效尋找最優(yōu)超參數(shù)配置。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，評估超參數(shù)調(diào)整后的模型性能。網(wǎng)格搜索隨機(jī)搜索貝葉斯優(yōu)化交叉驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn)案例：電商用戶行為分析與預(yù)測05隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，電子商務(wù)在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。電商平臺上積累了大量的用戶行為數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘提供了豐富的素材。電商平臺希望通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析用戶行為，預(yù)測用戶購買意向，為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷等提供決策支持。案例背景介紹業(yè)務(wù)需求電商行業(yè)背景數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗特征工程數(shù)據(jù)變換數(shù)據(jù)預(yù)處理過程展示01020304從電商平臺數(shù)據(jù)庫中提取用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、搜索、加購物車、下單等操作記錄。處理缺失值、異常值、重復(fù)值等問題，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。提取與用戶購買意向相關(guān)的特征，如瀏覽時(shí)長、搜索關(guān)鍵詞、購買歷史等。對特征進(jìn)行歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等處理，以適應(yīng)挖掘模型的需求。模型選擇根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的挖掘模型，如邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等。模型訓(xùn)練利用清洗和變換后的數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以達(dá)到最佳性能。模型評估采用交叉驗(yàn)證、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)對模型進(jìn)行評估，確保模型的有效性和穩(wěn)定性。挖掘模型構(gòu)建與評估業(yè)務(wù)應(yīng)用根據(jù)預(yù)測結(jié)果，為電商平臺提供個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營銷等策略建議，提高用戶購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。持續(xù)改進(jìn)定期評估模型性能，收集反饋意見，對模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境和用戶需求。結(jié)果展示將挖掘模型的預(yù)測結(jié)果以可視化圖表的形式展示出來，便于業(yè)務(wù)人員理解。結(jié)果展示及業(yè)務(wù)應(yīng)用探討工具與平臺使用指南06一款開源的數(shù)據(jù)挖掘工具，提供可視化建模界面和豐富的數(shù)據(jù)挖掘算法庫，支持從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型評估的完整流程。RapidMiner一個(gè)基于Python的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工具，提供交互式數(shù)據(jù)可視化、模型構(gòu)建和評估等功能。Orange一款開源的Java數(shù)據(jù)挖掘工具，提供大量數(shù)據(jù)挖掘算法和預(yù)處理工具，支持多種數(shù)據(jù)格式。Weka常用數(shù)據(jù)挖掘工具介紹AWS01提供全面的云計(jì)算服務(wù)，包括數(shù)據(jù)存儲、處理和分析等。數(shù)據(jù)挖掘工程師可以使用AWS上的EC2、S3、Redshift等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和挖掘工作。GoogleCloudPlatform02提供大數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等云服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘工程師可以使用GoogleCloud上的BigQuery、Dataflow、MLEngine等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘。MicrosoftAzure03提供云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等全方位服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘工程師可以使用Azure上的HDInsight、DataFactory、MachineLearning等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和挖掘。云平臺使用指南Python一種廣泛使用的編程語言，擁有豐富的數(shù)據(jù)處理和挖掘庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。Python語法簡潔易讀，適合快速開發(fā)和原型驗(yàn)證。R一種專注于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形的編程語言，提供大量數(shù)據(jù)處理和挖掘相關(guān)的包和函數(shù)。R語言在數(shù)據(jù)可視化方面功能強(qiáng)大，適合進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和建模。Java一種通用的編程語言，具有跨平臺性和良好的性能。數(shù)據(jù)挖掘工程師可以使用Java編寫自定義的數(shù)據(jù)處理和挖掘算法，并利用Weka等工具進(jìn)行模型構(gòu)建和評估。編程語言及庫推薦總結(jié)與展望07數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)介紹了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等關(guān)鍵預(yù)處理技術(shù)，幫助學(xué)員掌握處理原始數(shù)據(jù)的能力。挖掘模型構(gòu)建詳細(xì)講解了分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)間序列分析等常用數(shù)據(jù)挖掘模型的原理和實(shí)現(xiàn)方法，使學(xué)員能夠針對實(shí)際問題選擇合適的模型。實(shí)踐案例分析通過多個(gè)實(shí)踐案例，讓學(xué)員深入了解數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)際問題中的應(yīng)用，提高學(xué)員解決實(shí)際問題的能力。課程總結(jié)回顧未來發(fā)展趨勢預(yù)測隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)意識的提高，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒏幼⒅財(cái)?shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和人工智能技術(shù)的日益成熟，數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒏幼⒅嘏c人工智能技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)更高級別的自動化和智能化。大數(shù)據(jù)