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北邮数据挖掘课件
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目录
壹
数据挖掘概述
贰
数据挖掘技术
叁
数据预处理
肆
数据挖掘算法
伍
数据挖掘工具
陆
案例分析与实践
数据挖掘概述
第一章
数据挖掘定义
数据挖掘融合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科，旨在从大数据中提取有价值的信息。
数据挖掘的学科交叉性
数据挖掘广泛应用于零售、金融、医疗、互联网等多个行业，帮助企业和组织优化业务流程。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘的目标是发现数据中的模式、关联、趋势等，以支持决策制定和预测分析。
数据挖掘的目标
01
02
03
数据挖掘的重要性
数据挖掘揭示隐藏在大数据中的模式，帮助企业做出更精准的市场预测和决策。
驱动商业决策
数据挖掘技术能够分析用户偏好，为用户提供个性化的产品和服务，提高用户满意度。
增强产品个性化
通过分析客户行为和市场趋势，数据挖掘帮助公司优化运营流程，降低成本。
提升运营效率
应用领域
数据挖掘在电子商务中用于分析消费者行为，优化推荐系统，提升销售业绩。
电子商务
金融机构利用数据挖掘技术进行信用评分，欺诈检测，有效降低信贷风险。
金融风控
通过挖掘患者数据，医疗机构能够预测疾病趋势，优化治疗方案，提高医疗服务质量。
医疗健康
数据挖掘技术
第二章
关联规则挖掘
Apriori算法是关联规则挖掘中常用的一种方法，通过迭代查找频繁项集，以发现数据中的关联性。
Apriori算法
FP-Growth算法利用FP树结构压缩数据集，避免了Apriori算法的多次扫描数据库，提高了挖掘效率。
FP-Growth算法
关联规则挖掘
关联规则的评价指标
支持度、置信度和提升度是评价关联规则的重要指标，它们帮助我们衡量规则的强度和可靠性。
01
02
实际应用案例
零售业通过关联规则挖掘分析顾客购物篮，发现商品间的关联性，用于优化商品摆放和促销策略。
聚类分析
DBSCAN算法
K-means算法
01
03
DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能够识别任意形状的簇，并且可以识别并处理噪声点。
K-means是最常用的聚类算法之一，通过迭代计算，将数据点分到K个簇中，以实现数据的分组。
02
层次聚类通过构建一个多层次的嵌套簇结构，可以直观地展示数据的层次关系和聚类过程。
层次聚类
分类与回归
决策树通过一系列问题将数据集分类，如著名的C4.5算法，广泛应用于信用评分。
决策树分类
01
02
03
04
SVM通过找到最优超平面来区分不同类别，常用于图像识别和文本分类。
支持向量机(SVM)
逻辑回归用于估计事件发生的概率，广泛应用于医疗诊断和市场营销领域。
逻辑回归
KNN算法通过测量不同特征值之间的距离来进行分类，常用于推荐系统和生物信息学。
K-最近邻(KNN)
数据预处理
第三章
数据清洗
01
处理缺失值
在数据集中，缺失值是常见的问题。例如，调查问卷中未填写的条目需要通过平均值、中位数或众数等方法进行填补。
02
识别并处理异常值
异常值可能会扭曲数据分析结果。例如，在股票价格数据中，异常的高或低值可能需要通过统计方法或专家知识来识别和修正。
数据清洗
不同来源的数据可能有不同的格式，需要统一。例如，日期字段可能需要从多种格式（如“YYYY-MM-DD”和“MM/DD/YYYY”）转换为统一格式以便分析。
数据格式统一
数据集中可能包含重复的记录，需要去除以保证分析的准确性。例如，重复的客户信息记录需要被识别并删除，以避免影响数据挖掘结果。
数据去重
数据集成
数据转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，规范化则是为了统一数据的度量标准，例如将摄氏度转换为华氏度。
在数据集成过程中，需要清洗数据以消除不一致性和错误，确保数据质量，例如去除重复记录和纠正格式错误。
数据融合技术涉及将多个数据源的信息合并，以创建一致的数据视图，例如通过实体解析技术整合客户信息。
数据融合技术
数据清洗与一致性
数据转换和规范化
数据变换
03
将连续型数据分割成离散区间，便于后续的分类或聚类分析，例如将年龄分为“青年”、“中年”、“老年”。
数据离散化
02
将非数值型数据转换为数值型，如独热编码（One-HotEncoding）用于处理分类数据。
特征编码
01
将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0到1，便于不同量纲数据的比较。
标准化处理
04
通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，即主成分，以减少数据维度。
主成分分析（PCA）
数据挖掘算法
第四章
决策树算法
从根节点开始，通过信息增益或基尼不纯度等标准选择最佳特征进行分裂，直至满足停止条件。
01
为防止过拟合，决策树算法采用预剪枝或后剪枝技术，简化树结构，提高泛化能力。
02
每个叶节点代表一个类别，路径从根到叶节点的规则定义
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