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大数据挖掘技术介绍课件汇报人：AA2024-01-26

目录大数据挖掘概述数据预处理与特征提取关联规则与分类算法聚类分析与异常检测推荐系统与协同过滤可视化技术与评估指标

01大数据挖掘概述

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。定义大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。特点大数据定义与特点

第一阶段萌芽期，数据挖掘技术随着数据库技术的发展而逐渐兴起，主要关注数据库查询优化等方面。第二阶段快速发展期，数据挖掘技术开始应用于各种领域，如金融、医疗、教育等，成为决策支持的重要手段。第三阶段成熟期，数据挖掘技术逐渐与云计算、人工智能等先进技术融合，形成更加智能化的数据处理和分析能力。挖掘技术发展历程

应用领域金融、医疗、教育、物流、电商等各个领域都有广泛应用。价值体现通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有价值的信息和知识，帮助企业做出更准确的决策，提高运营效率和竞争力。同时，数据挖掘技术也可以帮助政府和社会组织更好地了解社会现象和问题，为政策制定和社会治理提供有力支持。应用领域及价值

02数据预处理与特征提取

缺失值处理异常值处理数据转换离散化删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）删除、替换、分箱等标准化、归一化、对数转换等分箱、卡方分箱、决策树分箱等0401数据清洗与转换方法0203

特征选择及降维技术特征选择过滤法（卡方检验、信息增益、相关系数等）、包装法（递归特征消除、稳定性选择等）、嵌入法（L1正则化、随机森林特征重要性等）降维技术主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部线性嵌入（LLE）、t-SNE等

分词、去除停用词、词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等图像增强、图像变换、特征提取（SIFT、HOG、CNN等）文本和图像数据处理图像数据处理文本数据处理

03关联规则与分类算法

关联规则挖掘算法原理通过寻找数据集中项之间的有趣关系，即频繁项集，进而生成关联规则。支持度和置信度是衡量关联规则的两个重要指标。应用场景市场篮子分析、交叉销售、产品推荐、医疗诊断等。例如，在超市购物篮分析中，可以发现哪些商品经常被同时购买，从而优化商品摆放和促销策略。关联规则挖掘算法原理及应用场景

0102分类算法原理通过对已知类别的训练数据集进行训练，得到一个分类模型，用于预测新数据的类别。常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻等。决策树易于理解和解释，能够处理非线性关系，但容易过拟合，对噪声数据敏感。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算简单高效，但对于特征关联较强的数据集表现不佳。支持向量机在高维空间中寻找最优超平面进行分类，适用于二分类问题，对于多分类问题需要通过构造多个二分类器解决。K近邻基于实例的学习，通过测量不同数据点之间的距离进行分类，简单直观，但对数据集大小和维度敏感，计算量大。030405分类算法原理及优缺点比较

VS通过构建并结合多个基分类器来提高分类性能的方法。常见的集成学习方法有装袋（Bagging）、提升（Boosting）和随机森林等。这些方法能够降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。深度学习在分类中应用深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。在分类问题中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等能够自动提取输入数据的特征，并学习复杂的非线性关系，从而取得更好的分类效果。集成学习方法集成学习方法和深度学习在分类中应用

04聚类分析与异常检测

聚类分析算法原理通过计算数据对象间的相似度，将数据对象分组，使得同一组内的数据对象尽可能相似，而不同组间的数据对象尽可能不相似。确定聚类参数如K-means算法中的簇数K、DBSCAN算法中的邻域半径和密度阈值等。数据预处理包括数据清洗、特征提取、特征转换等步骤，以消除噪声和冗余信息，提高聚类效果。执行聚类算法将数据输入到选定的聚类算法中，进行聚类计算。选择合适的聚类算法根据数据类型、数据量、聚类目的等因素选择合适的聚类算法，如K-means、DBSCAN、层次聚类等。评估聚类效果通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等指标评估聚类效果，并根据评估结果调整聚类参数或选择其他聚类算法。聚类分析算法原理及实现过程

异常检测算法原理通过挖掘数据中的异常模式或离群点，识别出与正常数据显著不同的数据对象。异常检测算法通常基于统计学、机器学习等方法。通过识别异常交易行为，发现潜在的金融欺诈行为。检测网络流量中的异常模式，识别网络攻击或