数据挖掘与分析-第11篇-全面剖析.pptx

数据挖掘与分析,数据挖掘技术概述 数据分析方法与工具 数据预处理与特征工程 分类与聚类算法 关联规则挖掘与应用 时间序列分析与预测 文本挖掘与情感分析 可视化展示与报告撰写,Contents Page,目录页,数据挖掘技术概述,数据挖掘与分析,数据挖掘技术概述,数据挖掘技术概述,1.数据挖掘技术的概念：数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及到多种技术和方法，如统计学、机器学习、数据库技术等数据挖掘的主要目标是发现数据中的模式、规律和关联性，以支持决策制定和业务优化2.数据挖掘技术的发展历程：数据挖掘技术起源于上世纪90年代，经历了几个阶段的发展最初，数据挖掘主要关注于分类和预测任务；随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐扩展到关联规则挖掘、聚类分析、异常检测等多个领域近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，数据挖掘技术在自然语言处理、图像识别等领域取得了重要突破3.数据挖掘技术的应用场景：数据挖掘技术广泛应用于各个行业和领域，如金融、零售、医疗、互联网等在金融领域，数据挖掘技术可以帮助银行和金融机构识别欺诈交易、评估信用风险等；在零售领域，数据挖掘技术可以用于商品推荐、价格优化等；在医疗领域，数据挖掘技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定；在互联网领域，数据挖掘技术可以用于用户行为分析、智能搜索等。

数据挖掘技术概述,数据预处理与特征工程,1.数据预处理：数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要环节，主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等通过预处理，可以提高数据的准确性和一致性，为后续的数据分析和建模奠定基础2.特征工程：特征工程是指从原始数据中提取、构建和选择对目标变量有用的特征的过程特征工程技术包括特征选择、特征提取、特征转换等，目的是降低噪声、提高模型性能和泛化能力分类与预测方法,1.分类方法：分类方法主要针对二分类问题，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、贝叶斯分类器等这些方法通过训练样本的学习，建立一个能够区分不同类别的模型2.预测方法：预测方法主要针对时间序列数据和多维空间数据的预测问题，包括线性回归、移动平均法、指数平滑法、神经网络等这些方法通过历史数据的分析，建立一个能够预测未来趋势的模型数据挖掘技术概述,关联规则挖掘,1.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种寻找数据集中项集之间关联性的方法，主要用于发现频繁项集和关联规则频繁项集是指在数据集中出现次数较多的项，关联规则是指一个项集与其子集中的其他项集之间的关联关系2.Apriori算法：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过候选项集生成和剪枝两个步骤来寻找频繁项集和关联规则。

该算法具有较高的效率和可扩展性，适用于大规模数据的关联规则挖掘聚类分析与异常检测,1.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于将相似的数据点聚集在一起形成簇聚类分析可以应用于文本分类、图像分割、推荐系统等多个领域，如K-means、DBSCAN等2.异常检测：异常检测是一种识别与正常数据分布不同的异常点或异常事件的方法异常检测可以应用于金融风险控制、产品质量检测等多个场景，如基于距离的异常检测、基于密度的异常检测等数据分析方法与工具,数据挖掘与分析,数据分析方法与工具,数据挖掘与分析方法,1.关联规则挖掘：通过分析大量数据中的关联关系，发现事物之间的联系，从而为企业提供有价值的信息例如，发现商品之间的搭配关系，提高销售转化率2.聚类分析：将相似的数据项归为一类，以发现数据中的潜在结构例如，对客户进行分群，实现精细化营销3.异常检测：在大量数据中检测出不符合正常规律的数据点，为企业提供风险预警信息例如，检测金融交易中的欺诈行为数据分析工具,1.数据可视化工具：如Tableau、Power BI等，将复杂的数据以图表的形式展示，帮助用户更直观地理解数据2.统计分析软件：如R、Python等，提供丰富的统计建模和数据分析功能，满足各种数据分析需求。

3.机器学习框架：如TensorFlow、PyTorch等，提供简单易用的API,帮助用户快速搭建机器学习模型数据分析方法与工具,数据挖掘与分析的应用场景,1.电商领域：通过挖掘用户行为数据，实现个性化推荐、库存优化等功能，提高购物体验和转化率2.金融行业：利用关联规则挖掘、异常检测等方法，辅助风险控制、反欺诈等工作3.医疗领域：通过对临床数据的分析，发现疾病特征、药物作用等规律，为患者提供更好的诊疗方案4.智能交通：基于实时路况数据，实现交通拥堵预测、路线规划等功能，提高出行效率数据预处理与特征工程,数据挖掘与分析,数据预处理与特征工程,数据预处理,1.数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值，提高数据质量2.数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如标准化、归一化等3.数据集成：将来自不同来源的数据整合到一起，以便进行统一分析特征工程,1.特征选择：从原始数据中提取最有用的特征，减少噪声和冗余信息2.特征提取：通过降维、聚类等方法从原始数据中提取新的特征3.特征构造：根据领域知识和业务需求，人工构建新的特征以提高模型性能数据预处理与特征工程,特征编码,1.数值型特征编码：使用独热编码(One-Hot Encoding)、标签编码(Label Encoding)等方法将数值型特征转换为二进制表示。

2.分类型特征编码：使用目标编码(Target Encoding)、均值编码(Mean Encoding)等方法将分类型特征转换为数值型表示3.时间序列特征编码：使用时间戳、滑动窗口等方法将时间序列特征转换为数值型表示特征缩放,1.最小最大缩放(Min-Max Scaling):将特征值映射到0,1区间，便于模型训练2.Z分数标准化(Z-Score Normalization):将特征值转换为均值为0,标准差为1的标准正态分布，提高模型稳定性3.小数定标(Decimal Scaling):将特征值乘以一个常数，使其小数位数与某个特征的小数位数相同，便于计算数据预处理与特征工程,特征融合,1.相关性融合：通过加权平均或其他方法将相似特征进行融合，提高模型预测能力2.模型融合：结合多个模型的预测结果，如Bagging、Boosting等，提高模型泛化能力3.基于知识的特征融合：利用领域专家的知识，对特征进行筛选和组合，提高模型性能分类与聚类算法,数据挖掘与分析,分类与聚类算法,聚类算法,1.聚类算法是一种无监督学习方法，通过对数据集进行分组，使得同一组内的数据点彼此相似，而不同组内的数据点差异较大。

常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等2.K-means算法是一种基于划分的聚类方法，通过迭代计算，将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点与该簇的质心距离之和最小K-means算法具有简单、易于实现的优点，但对初始质心的选择敏感，容易陷入局部最优解3.层次聚类算法是一种基于图论的聚类方法，通过构建一个无向图，其中节点表示数据点，边表示数据点之间的相似度或距离然后沿着图的层次结构进行聚类，直到满足预定的聚类数目或收敛条件层次聚类算法适用于大规模数据集的聚类，但计算复杂度较高分类与聚类算法,分类算法,1.分类算法是一种有监督学习方法，通过对输入样本进行预测，输出对应的类别标签常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等2.决策树算法是一种基于树结构的分类方法，通过递归地划分特征空间，构建一棵决策树决策树具有易于理解、表达能力强的优点，但容易过拟合，且对于非线性问题表现不佳3.支持向量机算法是一种基于间隔最大化的分类方法，通过寻找一个最优的超平面(间隔),将不同类别的数据点分隔开支持向量机具有较好的泛化能力，可用于解决高维、非线性问题，但计算复杂度较高生成模型,1.生成模型是一种用于生成数据的机器学习方法，其目标是根据训练数据生成具有一定分布特征的新数据。

常见的生成模型有高斯混合模型、变分自编码器、深度生成模型等2.高斯混合模型是一种基于概率分布的生成模型，通过假设不同类别的数据点遵循高斯分布生成新数据高斯混合模型可以处理多类别数据，且对数据的分布形状有一定假设3.变分自编码器是一种基于深度学习的生成模型，通过将输入数据编码为潜在空间的特征向量，再通过解码器将特征向量重构为原始数据变分自编码器具有较强的生成能力，但需要大量的训练数据和计算资源关联规则挖掘与应用,数据挖掘与分析,关联规则挖掘与应用,关联规则挖掘,1.关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，通过分析大量历史数据，发现其中的模式和规律，从而为决策提供有价值的信息2.关联规则挖掘的主要应用场景包括市场营销、供应链管理、金融风险控制等，可以帮助企业提高运营效率、降低成本、增加收益3.关联规则挖掘的基本步骤包括：数据预处理、频繁项集生成、关联规则评估、结果输出其中，关联规则评估是关联规则挖掘的核心环节，需要根据实际情况选择合适的评估方法，如Apriori算法、FP-growth算法等Apriori算法,1.Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，通过候选项集生成和剪枝两个步骤，高效地找出频繁项集和关联规则。

2.Apriori算法的核心思想是“如果一个项集是频繁的，且它的所有子集都是频繁的，那么这个项集就是强频繁的”通过不断迭代更新频繁项集，最终得到所有满足条件的关联规则3.Apriori算法的优点是计算复杂度较低，适合处理大规模数据集；缺点是对数据集的假设较为严格，需要满足高基数条件(每个项至少出现k-1次)才能有效挖掘关联规则关联规则挖掘与应用,FP-growth算法,1.FP-growth算法是一种高效的关联规则挖掘算法，针对Apriori算法在高基数条件下存在的局限性进行了改进它通过构建FP树来表示频繁项集及其支持度，从而避免了重复计数的问题2.FP-growth算法的主要步骤包括：构建FP树、查询频繁项集、生成关联规则其中，构建FP树是最关键的一步，需要采用一种高效的并查集中的路径压缩策略来减少树的高度和节点数量3.FP-growth算法的优点是适用于各种类型的数据集，特别是高基数数据集；缺点是在某些情况下可能需要较长时间来构建FP树时间序列分析与预测,数据挖掘与分析,时间序列分析与预测,时间序列分析与预测,1.时间序列分析方法：时间序列分析是一种统计方法，用于研究时间序列数据中的趋势、周期性和季节性变化。

常见的时间序列分析方法有平稳性检验(如ADF检验)、自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)分析、移动平均法、指数平滑法等通过对时间序列数据进行这些分析，可以识别数据的趋势、周期性和季节性特征，从而为后续的预测建模提供基础2.自回归模型(AR):自回归模型是一种基于时间序列自身关系进行预测的模型通过建立一个线性方程，将时间序列的当前值与过去的值联系起来，从而预测未来的值常用的自回归模型有简单自回归模型(AR(1)、自回归移动平均模型(ARIMA)等3.移动平均模型(MA):移动平均模型是一种基于时间序列相邻值之间关系的预测模型通过计算时间序列数据的加权平均值，来预测未来的值常用的移动平均模型有简单移动平均模型(SMA)、加权移动平均模型(WMA)等4.自回归积分移动平均模型(ARIMA):ARIMA模型是自回归模型和移动平均模型的结合在ARIMA模型中，不仅考虑了时间序列自身的关系，还考虑了相邻值之间的关系通过引入差分运算和滑动窗口，可以更好地捕捉时间序列数据的特征，提高预测准确性5.季节分解模型(STL):季节分解模型是一种将时间序列数据分解为季节性成分和非季节性成分的方法通过将时间序列数据表示为趋势、季节性和残差的组合，可以更有效地捕捉时间序列数据的特征，提高预测准确性。

常见的季节分解方法有主成分分析法(PCA)和隐含因子分析法(FA)。