高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘分析課件

高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘分析課件數(shù)據(jù)挖掘是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息的過(guò)程，是數(shù)據(jù)分析的重要分支，在商業(yè)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本課件旨在介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、算法和應(yīng)用，并提供一些實(shí)用的案例和代碼實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的概念數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、有價(jià)值的、可理解的信息的過(guò)程。它利用各種統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模。數(shù)據(jù)挖掘的目的數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式、趨勢(shì)、異常和關(guān)系，從而幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，做出更明智的決策。數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程1早期階段數(shù)據(jù)挖掘起源于20世紀(jì)70年代，當(dāng)時(shí)人們開(kāi)始關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)模式和趨勢(shì)。2快速發(fā)展階段20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了快速發(fā)展，并開(kāi)始應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。3深度學(xué)習(xí)階段21世紀(jì)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為數(shù)據(jù)挖掘帶來(lái)了新的機(jī)遇，使得數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域更加廣泛。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)分類將數(shù)據(jù)樣本劃分到不同的類別中，例如，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某個(gè)產(chǎn)品。聚類將數(shù)據(jù)樣本按照相似性進(jìn)行分組，例如，將客戶群體按照消費(fèi)行為進(jìn)行分類。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，購(gòu)買啤酒的人往往也會(huì)購(gòu)買尿布。異常檢測(cè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中與其他數(shù)據(jù)樣本顯著不同的樣本，例如，檢測(cè)信用卡交易中的欺詐行為。數(shù)據(jù)預(yù)處理1數(shù)據(jù)清洗處理臟數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)集成合并多個(gè)數(shù)據(jù)源。3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合模型使用的格式。4數(shù)據(jù)降維減少數(shù)據(jù)特征的維度。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理技術(shù)缺失值處理刪除缺失值、填充缺失值。異常值處理識(shí)別異常值、剔除異常值。數(shù)據(jù)規(guī)范化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式。數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)源整合將多個(gè)數(shù)據(jù)源整合為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成模型需要的格式。數(shù)據(jù)清洗對(duì)集成后的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。數(shù)據(jù)降維與特征選擇主成分分析（PCA）將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的變量。線性判別分析（LDA）找到最佳的線性投影方向，以區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)樣本。特征選擇從原始特征中選擇最相關(guān)的特征。聚類算法1K-Means聚類基于距離的劃分聚類算法。2層次聚類基于層次結(jié)構(gòu)的聚類算法。3DBSCAN基于密度的聚類算法。K-Means聚類算法原理及實(shí)現(xiàn)1初始化隨機(jī)選擇K個(gè)質(zhì)心。2分配將每個(gè)樣本分配到最近的質(zhì)心。3更新更新質(zhì)心的位置。4迭代重復(fù)步驟2和3，直到質(zhì)心不再改變。層次聚類算法原理及實(shí)現(xiàn)凝聚層次聚類從單個(gè)樣本開(kāi)始，逐步合并相似的樣本，直到形成最終的聚類。分裂層次聚類從包含所有樣本的單個(gè)聚類開(kāi)始，逐步分裂成更小的聚類，直到每個(gè)樣本形成一個(gè)單獨(dú)的聚類。DBSCAN算法原理及實(shí)現(xiàn)分類算法決策樹將數(shù)據(jù)樣本根據(jù)特征進(jìn)行分類。貝葉斯分類器基于貝葉斯定理進(jìn)行分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元進(jìn)行分類。決策樹算法原理及實(shí)現(xiàn)1信息增益選擇信息增益最大的特征進(jìn)行劃分。2基尼指數(shù)選擇基尼指數(shù)最小的特征進(jìn)行劃分。3剪枝防止過(guò)擬合。貝葉斯分類器原理及實(shí)現(xiàn)1樸素貝葉斯分類器假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立。2貝葉斯網(wǎng)絡(luò)考慮各個(gè)特征之間的依賴關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法原理及實(shí)現(xiàn)感知器最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。多層感知器包含多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像分類任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1頻繁項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集。2關(guān)聯(lián)規(guī)則描述頻繁項(xiàng)集之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)則。3置信度規(guī)則的支持度和置信度。Apriori算法原理及實(shí)現(xiàn)候選項(xiàng)集生成生成所有可能的候選項(xiàng)集。頻繁項(xiàng)集計(jì)算計(jì)算候選項(xiàng)集的支持度。關(guān)聯(lián)規(guī)則生成生成滿足最小置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。FP-Growth算法原理及實(shí)現(xiàn)1構(gòu)建FP-Tree將數(shù)據(jù)壓縮到FP-Tree中。2頻繁項(xiàng)集挖掘從FP-Tree中挖掘頻繁項(xiàng)集。3關(guān)聯(lián)規(guī)則生成生成滿足最小置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。異常檢測(cè)算法1基于密度的異常檢測(cè)識(shí)別數(shù)據(jù)集中密度較低的樣本。2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別異常樣本?；诿芏鹊漠惓z測(cè)算法LOF算法計(jì)算樣本的局部異常因子。IsolationForest算法將異常樣本隔離?；诨谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)算法1自編碼器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的正常模式。2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成異常樣本。時(shí)間序列分析平穩(wěn)性檢驗(yàn)判斷時(shí)間序列是否平穩(wěn)。自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）描述時(shí)間序列的過(guò)去值和噪聲之間的關(guān)系。自回歸積分移動(dòng)平均模型（ARIMA）處理非平穩(wěn)時(shí)間序列。ARIMA模型原理及實(shí)現(xiàn)模型識(shí)別確定模型的階數(shù)。參數(shù)估計(jì)估計(jì)模型參數(shù)。模型檢驗(yàn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合效果。深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用圖像識(shí)別利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像中的物體。自然語(yǔ)言處理利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析文本數(shù)據(jù)。推薦系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)用戶可能喜歡的商品。異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)1數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)不同數(shù)據(jù)源進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換。2數(shù)據(jù)集成將不同數(shù)據(jù)源整合到一起。3數(shù)據(jù)融合對(duì)整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)圖表例如，條形圖、餅圖、折線圖。地圖例如，熱力圖、地圖標(biāo)記。網(wǎng)絡(luò)圖例如，關(guān)系圖、樹狀圖。數(shù)據(jù)挖掘的倫理與隱私問(wèn)題實(shí)戰(zhàn)案例分享1案例1利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行客戶畫像分析。2案例2利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。3案例3利用數(shù)據(jù)挖