《資料造模與分析》課件

資料造模與分析資料造模是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要環(huán)節(jié)，它將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于分析和建模的格式。分析過程則基于這些模型，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，并提供有價值的見解。作者：課程大綱資料收集與預(yù)處理包括數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等步驟。學(xué)習(xí)如何獲取高質(zhì)量的資料，以及如何清理和預(yù)處理資料，為后續(xù)分析打好基礎(chǔ)。探索性數(shù)據(jù)分析利用描述性統(tǒng)計、相關(guān)性分析和可視化等方法，深入理解資料的特性，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢。模型構(gòu)建與評估學(xué)習(xí)構(gòu)建不同的機器學(xué)習(xí)模型，例如線性回歸、分類模型和時間序列模型，并使用交叉驗證、網(wǎng)格搜索等方法進(jìn)行評估和優(yōu)化。模型部署與應(yīng)用學(xué)習(xí)如何將模型部署到實際應(yīng)用中，以及如何監(jiān)控模型性能，進(jìn)行迭代優(yōu)化和更新。課程目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)建模方法學(xué)習(xí)使用不同的數(shù)據(jù)建模方法，例如線性回歸、分類模型和聚類分析。提升數(shù)據(jù)分析能力通過實際案例和練習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力，幫助他們理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、做出預(yù)測。資料收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)分析的第一步是收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)。從各種來源收集數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫、文件、API。對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和格式化，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可進(jìn)行高效查詢和分析。文件文本文件、CSV文件、Excel文件等，可使用各種工具進(jìn)行處理和分析。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)網(wǎng)站、API、社交媒體等，可使用爬蟲或API獲取數(shù)據(jù)。傳感器實時傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置等，可用于實時監(jiān)控和分析。數(shù)據(jù)清洗11.缺失值處理缺失值會影響模型訓(xùn)練，需要進(jìn)行填充或刪除。22.重復(fù)值處理重復(fù)值會降低模型精度，需要進(jìn)行識別和刪除。33.異常值處理異常值會影響模型的預(yù)測結(jié)果，需要進(jìn)行識別和處理。44.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型不一致會導(dǎo)致模型無法訓(xùn)練，需要進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，例如從文本文件轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫表或從CSV文件轉(zhuǎn)換為JSON文件。類型轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為另一種數(shù)據(jù)類型，例如將文本字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字或?qū)⑷掌谵D(zhuǎn)換為時間戳。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，例如將所有值縮放到0到1之間或?qū)⑺兄缔D(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。數(shù)據(jù)編碼將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量，例如將性別變量轉(zhuǎn)換為0和1。探索性數(shù)據(jù)分析深入理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模式和關(guān)系。數(shù)據(jù)分析的第一步，為后續(xù)建模提供指引。探索性數(shù)據(jù)分析：描述性統(tǒng)計平均值、中位數(shù)、眾數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢的度量，反映數(shù)據(jù)中心位置。方差、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)離散程度的度量，反映數(shù)據(jù)分散程度。直方圖、箱線圖數(shù)據(jù)分布情況的展示，幫助理解數(shù)據(jù)分布特征。相關(guān)系數(shù)變量之間線性關(guān)系的度量，反映變量之間關(guān)聯(lián)程度。相關(guān)性分析描述性統(tǒng)計量化變量之間相互影響的程度，例如，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)或斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)。圖形分析可視化變量之間的關(guān)系，如散點圖或熱力圖，提供直觀的觀察。假設(shè)檢驗確定變量之間的相關(guān)性是否顯著，通過顯著性水平和p值來判斷。探索性數(shù)據(jù)分析：可視化數(shù)據(jù)分布可視化直方圖可以幫助我們直觀地了解數(shù)據(jù)的分布情況，例如數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度等。變量關(guān)系可視化散點圖可以用來展示兩個變量之間的關(guān)系，例如線性關(guān)系、非線性關(guān)系等，幫助我們發(fā)現(xiàn)變量之間的聯(lián)系。數(shù)據(jù)分組對比箱線圖可以用來比較不同組別數(shù)據(jù)的分布情況，例如不同年齡段的收入水平等。線性回歸模型線性回歸模型是統(tǒng)計學(xué)中常用的預(yù)測模型之一，用于研究變量之間的線性關(guān)系。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，線性回歸模型用于建立模型并進(jìn)行預(yù)測。線性回歸模型假設(shè)11.線性關(guān)系自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，可以使用直線來描述它們之間的關(guān)系。22.獨立性誤差項之間相互獨立，一個誤差項不會影響其他誤差項。33.恒定方差誤差項的方差對于所有自變量的值都是相同的。44.正態(tài)性誤差項服從正態(tài)分布。參數(shù)估計最小二乘法最小二乘法是一種常用的參數(shù)估計方法，它通過最小化殘差平方和來估計模型參數(shù)。殘差是指模型預(yù)測值與實際值之間的差值。最大似然估計最大似然估計是另一種常用的參數(shù)估計方法，它通過最大化似然函數(shù)來估計模型參數(shù)。似然函數(shù)表示模型參數(shù)在給定觀測數(shù)據(jù)的情況下發(fā)生的可能性。模型評估準(zhǔn)確率模型預(yù)測結(jié)果與真實值的接近程度精確率模型預(yù)測為正例的樣本中，真實為正例的比例召回率所有真實為正例的樣本中，模型預(yù)測為正例的比例F1得分精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)分類模型分類模型用于預(yù)測樣本所屬的類別。它在金融、醫(yī)療、營銷等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。logistic回歸預(yù)測分類概率邏輯回歸是一種統(tǒng)計模型，用于預(yù)測事件發(fā)生的概率。通過將輸入變量映射到0到1之間的概率值來實現(xiàn)。Sigmoid函數(shù)Sigmoid函數(shù)將線性預(yù)測轉(zhuǎn)換為概率值。通過將預(yù)測值輸入Sigmoid函數(shù)，輸出為0到1之間的概率。廣泛應(yīng)用邏輯回歸在各種領(lǐng)域中得到應(yīng)用，包括信用評分、垃圾郵件檢測和醫(yī)療診斷。決策樹樹結(jié)構(gòu)決策樹以樹形結(jié)構(gòu)表示數(shù)據(jù)分類規(guī)則。節(jié)點分類節(jié)點分為內(nèi)部節(jié)點和葉子節(jié)點，內(nèi)部節(jié)點表示特征，葉子節(jié)點表示分類結(jié)果。信息增益決策樹構(gòu)建過程中，選擇信息增益最大的特征作為節(jié)點。支持向量機原理支持向量機是一種強大的分類算法，旨在找到最優(yōu)的超平面，將不同類別的樣本點分開。它通過尋找最大間隔超平面，最大化不同類別樣本點之間的距離，從而提高模型泛化能力。應(yīng)用支持向量機廣泛應(yīng)用于圖像識別、文本分類、生物信息學(xué)、金融風(fēng)控等領(lǐng)域。例如，在圖像識別中，它可以用于識別不同種類的物體或人臉識別。模型選擇與調(diào)優(yōu)模型選擇和調(diào)優(yōu)在機器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要，決定模型的性能和適用性。選擇合適的模型，并通過參數(shù)調(diào)整優(yōu)化其性能，以滿足實際需求。交叉驗證11.數(shù)據(jù)劃分將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集、驗證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗證集用于調(diào)整模型參數(shù)，測試集用于評估模型性能。22.模型訓(xùn)練使用訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的模型，并使用驗證集選擇最佳模型。33.評估模型使用測試集評估最終模型的性能，判斷模型是否能夠泛化到新的數(shù)據(jù)。網(wǎng)格搜索1參數(shù)空間遍歷不同參數(shù)組合，尋找最佳模型配置。2評估指標(biāo)根據(jù)評估指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率或F1分?jǐn)?shù)，選擇最佳參數(shù)。3時間復(fù)雜度網(wǎng)格搜索可能需要大量時間，尤其是參數(shù)空間較大時。正則化L1正則化也稱為Lasso回歸，它通過將模型參數(shù)的絕對值之和加入損失函數(shù)來進(jìn)行正則化。L1正則化可以將一些不重要的特征的系數(shù)壓縮為零，從而實現(xiàn)特征選擇。L2正則化也稱為嶺回歸，它通過將模型參數(shù)的平方和加入損失函數(shù)來進(jìn)行正則化。L2正則化可以防止模型過度擬合，并改善模型的泛化能力。非線性模型線性模型是機器學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的模型之一，但其假設(shè)條件較強，難以處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非線性關(guān)系時，需要使用非線性模型來更好地擬合數(shù)據(jù)。常見的非線性模型包括多項式回歸、廣義可加模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，它們能夠捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，提高模型的預(yù)測能力。多項式回歸線性模型的擴(kuò)展多項式回歸是線性回歸模型的擴(kuò)展，通過引入多項式項來捕獲非線性關(guān)系。曲線擬合使用高階多項式，模型能夠更好地擬合數(shù)據(jù)中的曲線趨勢。過度擬合風(fēng)險過高的多項式階數(shù)會導(dǎo)致過度擬合，模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過于敏感，無法泛化到新數(shù)據(jù)。廣義可加模型靈活性和可解釋性廣義可加模型(GAM)能夠處理非線性關(guān)系，同時保持模型的可解釋性。數(shù)據(jù)可視化GAM通過圖形展示不同變量對目標(biāo)變量的影響，幫助用戶理解模型行為。模型構(gòu)建和預(yù)測GAM適用于預(yù)測問題，并能提供基于特征的預(yù)測結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學(xué)習(xí)能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)復(fù)雜的關(guān)系，并進(jìn)行預(yù)測和分類。復(fù)雜模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠識別線性模型無法處理的非線性關(guān)系，適用于各種復(fù)雜數(shù)據(jù)模式。廣泛應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。時間序列分析時間序列分析是一種用于分析隨時間變化的數(shù)據(jù)的方法。它可以識別趨勢、季節(jié)性模式和隨機波動，幫助預(yù)測未來值。ARIMA模型時間序列平穩(wěn)性ARIMA模型要求時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)，即均值和方差隨時間保持恒定。通過差分等方法可以將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列。趨勢和季節(jié)性ARIMA模型能夠識別時間序列中的趨勢和季節(jié)性模式，并將其納入模型中進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測能力ARIMA模型可用于預(yù)測未來時間點的值，并提供預(yù)測置信區(qū)間。季節(jié)性調(diào)整季節(jié)性模式季節(jié)性調(diào)整是時間序列分析中重要步驟。許多時間序列數(shù)據(jù)受到季節(jié)性影響，例如銷售數(shù)據(jù)、旅游數(shù)據(jù)等，季節(jié)性模式可以通過數(shù)學(xué)模型進(jìn)行去除，以便更好地理解趨勢和周期性變化。季節(jié)性分解季節(jié)性調(diào)整通常通過季節(jié)性分解實現(xiàn)。將時間序列分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分，然后將季節(jié)性成分從原始時間序列中剔除，得到剔除季節(jié)性影響的時間序列。預(yù)測方法時間序列模型基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，例如ARIMA模型。機器學(xué)習(xí)模型利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，用于預(yù)測未來趨勢。專家意見結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗和專業(yè)知識進(jìn)行預(yù)測。數(shù)據(jù)可視化利用圖表展示預(yù)測結(jié)果，更直觀地理解趨勢。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，它不需要標(biāo)記數(shù)據(jù)，而是通過數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)和模式來進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。這種方法在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別和異常檢測等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)、聚類、異常值等信息。聚類分析分組將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點分成多個組，每個組中的數(shù)據(jù)點彼此相似，而不同組之間的數(shù)據(jù)點差異較大。無監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，不需要預(yù)先標(biāo)記數(shù)據(jù)。應(yīng)用廣泛廣泛應(yīng)用于市場細(xì)分、客戶畫像、異常檢測等領(lǐng)域。降維技術(shù)主成分分析(PCA)通過線性變換將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，最大程度地保留數(shù)據(jù)的信息。線性判別分析(LDA)旨在找到最能區(qū)分不同類別的數(shù)據(jù)投影方向，將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間。t-SNE一種非線性降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)嵌入到低維空間中，同時保持?jǐn)?shù)據(jù)之間的局部結(jié)構(gòu)。異常檢測識別異常模式異常檢測用于發(fā)現(xiàn)與大多數(shù)數(shù)據(jù)點不同的數(shù)據(jù)點。識別網(wǎng)絡(luò)安全威脅異常檢測可以幫助識別網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件和欺詐行為。提高生產(chǎn)效率異常檢測可以幫助識別生產(chǎn)過程中的故障和缺陷。模型部署與監(jiān)控將訓(xùn)練好的模型部署到實際應(yīng)用環(huán)境中，并持續(xù)監(jiān)控其性能，確保模型的穩(wěn)定性和有效性。上線流程模型部署將訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，可以使用云平臺或自建服務(wù)器。API接口創(chuàng)建模型的API接口，以便其他系統(tǒng)或應(yīng)用程序可以訪問和調(diào)用模型。監(jiān)控與評估在模型上線后，需要持續(xù)監(jiān)控模型的性能，并定期評估模型效果。模型監(jiān)控實時監(jiān)控實時監(jiān)控模型性能，例如精度、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。這有助于及時發(fā)現(xiàn)模型性能下降，并采取措施進(jìn)行調(diào)整或重新訓(xùn)練。數(shù)據(jù)漂移監(jiān)測輸入數(shù)據(jù)分布的變化，這可能導(dǎo)致模型性能下降?？梢允褂脭?shù)據(jù)漂移檢測技術(shù)來識別數(shù)據(jù)漂移，并采取措施進(jìn)行模型更新。異常檢測監(jiān)測模型輸出中的異常行為，例如預(yù)測值與實際值之間的顯著差異。這可能表明模型存在問題，需要進(jìn)行調(diào)查和修復(fù)。迭代優(yōu)化1持續(xù)評估定期評估模型性能，及時發(fā)現(xiàn)問題和不足。2參數(shù)調(diào)整根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整模型參數(shù)，提升模型準(zhǔn)確性和泛化能力。3特征工程探索新的特征，改進(jìn)現(xiàn)有特征，提高模型的表達(dá)能力。4模型選擇嘗試不同類型的模型，尋找更適合當(dāng)前任務(wù)的模型。案例分享本節(jié)將分享一些真實案例，展示數(shù)據(jù)建模與分析在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。案例分享：銷售預(yù)測應(yīng)用場景預(yù)測未來一段時間內(nèi)的銷售額，為企業(yè)制定銷售計劃和策略提供依據(jù)。數(shù)據(jù)來源歷史銷售數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)、促銷活動數(shù)據(jù)等。模型選擇線性回歸、時間序列模型、機器學(xué)習(xí)模型等?？蛻艏?xì)分客戶畫像將客戶劃分為不同的類別，并根據(jù)其特征和行為進(jìn)行分析。細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)人口統(tǒng)計、行為特征、價值觀等因素進(jìn)行客戶細(xì)分。個性化營銷針對不同客戶群體的差異，制定定制化的營銷策略?？蛻糁艺\度提升客戶滿意度和忠誠度，增加客戶價值。欺詐檢測信用卡欺詐信用卡欺詐是常見的金融犯罪，包括盜刷、偽造信用卡等