2023數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與挖掘算法培訓(xùn)教案

數(shù)據(jù)挖掘工程師數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與挖掘算法培訓(xùn)匯報(bào)人：2023-12-16CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘算法概述數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘分類(lèi)與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建聚類(lèi)分析與異常檢測(cè)實(shí)踐案例分析與挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)01數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)中扮演著重要角色，它能夠整合多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，支持各種分析和決策應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及作用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源，包括企業(yè)內(nèi)部和外部的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。ETL過(guò)程ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)中的關(guān)鍵步驟，包括數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載三個(gè)過(guò)程，用于將數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需的格式和結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常采用分布式存儲(chǔ)技術(shù)，如Hadoop、Spark等，以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理。數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供多種數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)接口和工具，如SQL、OLAP等，以方便用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。明確數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)目標(biāo)和需求，包括數(shù)據(jù)的范圍、質(zhì)量、更新頻率等。需求分析建立數(shù)據(jù)維護(hù)機(jī)制和流程，包括數(shù)據(jù)的更新、備份、恢復(fù)等，以確保數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的穩(wěn)定性和可用性。數(shù)據(jù)維護(hù)根據(jù)需求分析結(jié)果，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型和物理模型，包括星型模型、雪花模型等。數(shù)據(jù)建模開(kāi)發(fā)ETL腳本和程序，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載過(guò)程。ETL開(kāi)發(fā)對(duì)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)驗(yàn)證0201030405數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)流程數(shù)據(jù)挖掘算法概述02數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識(shí)的過(guò)程，通過(guò)特定算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。根據(jù)挖掘目標(biāo)和任務(wù)的不同，數(shù)據(jù)挖掘可分為分類(lèi)與預(yù)測(cè)、聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)序模式挖掘等。數(shù)據(jù)挖掘定義與分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘定義常用數(shù)據(jù)挖掘算法簡(jiǎn)介分類(lèi)與預(yù)測(cè)算法包括決策樹(shù)、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)等，用于預(yù)測(cè)離散或連續(xù)的目標(biāo)變量。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori、FP-Growth等，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)聯(lián)和頻繁模式。聚類(lèi)分析算法如K-means、層次聚類(lèi)、DBSCAN等，用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組之間的數(shù)據(jù)相似度較低。時(shí)序模式挖掘算法如時(shí)間序列分析、滑動(dòng)窗口等，用于發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的周期性、趨勢(shì)性和其他模式。算法選擇在選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的性質(zhì)、挖掘任務(wù)的目標(biāo)、算法的效率和可解釋性等因素。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘算法的性能通常使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值、AUC等指標(biāo)，同時(shí)還可以使用交叉驗(yàn)證、留出法等方法來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力。算法選擇及評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程03采用插值、刪除或基于模型的方法處理數(shù)據(jù)中的缺失值。缺失值處理異常值檢測(cè)與處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換利用統(tǒng)計(jì)方法、箱線(xiàn)圖等識(shí)別異常值，并進(jìn)行相應(yīng)的處理，如刪除、替換或保留。通過(guò)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化或非線(xiàn)性變換等方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。030201數(shù)據(jù)清洗及轉(zhuǎn)換方法利用主成分分析（PCA）、線(xiàn)性判別分析（LDA）等方法提取數(shù)據(jù)中的主要特征。特征提取基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、信息增益、互信息等指標(biāo)評(píng)估特征的重要性，并選擇對(duì)模型訓(xùn)練有益的特征。特征選擇根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)或經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)造新的特征，提高模型的預(yù)測(cè)性能。特征構(gòu)造特征提取與選擇技巧采用主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等降維技術(shù)，減少數(shù)據(jù)維度，降低計(jì)算復(fù)雜度。降維方法利用特征哈希、編碼等方法將高維特征壓縮為低維特征，同時(shí)保留大部分信息。特征壓縮將多個(gè)特征進(jìn)行融合，形成新的特征表示，提高模型的泛化能力。特征融合數(shù)據(jù)降維處理技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則與序列模式挖掘04關(guān)聯(lián)規(guī)則定義01關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要方法，用于發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的有趣關(guān)系。這些關(guān)系可以表示為形如"A->B"的規(guī)則，表示如果A發(fā)生，則B也可能發(fā)生。支持度與置信度02關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要包括支持度和置信度。支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則的可信程度。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過(guò)程03關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘通常包括兩個(gè)步驟：首先找出所有頻繁項(xiàng)集，即由數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率高的項(xiàng)組成的集合；然后從這些頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念及原理Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它利用項(xiàng)集之間的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)減少搜索空間。該算法通過(guò)迭代的方式找出所有的頻繁項(xiàng)集，并使用這些頻繁項(xiàng)集來(lái)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法原理Apriori算法可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如市場(chǎng)籃子分析、醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡(luò)安全等。例如，在市場(chǎng)籃子分析中，可以利用Apriori算法找出顧客經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合，以便進(jìn)行商品推薦和促銷(xiāo)策略制定。應(yīng)用示例Apriori算法原理及應(yīng)用示例序列模式挖掘定義序列模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的另一個(gè)重要分支，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)序列中的頻繁模式。這些模式可以表示為一系列按時(shí)間順序排列的事件或項(xiàng)。GSP算法原理GSP（GeneralizedSequentialPattern）算法是一種常用的序列模式挖掘算法，它可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)序列中的頻繁子序列。該算法通過(guò)構(gòu)建前綴樹(shù)并利用深度優(yōu)先搜索策略來(lái)找出所有的頻繁子序列。應(yīng)用示例序列模式挖掘可以應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如網(wǎng)站用戶(hù)行為分析、醫(yī)療過(guò)程監(jiān)控、金融交易欺詐檢測(cè)等。例如，在網(wǎng)站用戶(hù)行為分析中，可以利用GSP算法找出用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面的頻繁路徑，以便優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)和提高用戶(hù)體驗(yàn)。序列模式挖掘算法介紹分類(lèi)與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建05

分類(lèi)問(wèn)題描述及常用方法分類(lèi)問(wèn)題定義分類(lèi)問(wèn)題是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題，旨在根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征將其分配到預(yù)定義的類(lèi)別中。常用分類(lèi)方法常見(jiàn)的分類(lèi)方法包括決策樹(shù)、邏輯回歸、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等。分類(lèi)算法評(píng)估指標(biāo)分類(lèi)算法的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。特征選擇方法常見(jiàn)的特征選擇方法包括信息增益、增益率、基尼指數(shù)等。決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程決策樹(shù)的構(gòu)建通常包括特征選擇、決策樹(shù)生成和剪枝三個(gè)步驟。決策樹(shù)優(yōu)化方法決策樹(shù)的優(yōu)化方法包括剪枝、集成學(xué)習(xí)等，旨在提高模型的泛化能力。決策樹(shù)模型構(gòu)建與優(yōu)化123邏輯回歸是一種廣義線(xiàn)性模型，通過(guò)sigmoid函數(shù)將線(xiàn)性回歸的輸出映射到[0,1]區(qū)間，實(shí)現(xiàn)二分類(lèi)或多分類(lèi)任務(wù)。邏輯回歸原理邏輯回歸的參數(shù)估計(jì)通常采用最大似然估計(jì)法。參數(shù)估計(jì)方法邏輯回歸廣泛應(yīng)用于廣告點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)、信用評(píng)分、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。邏輯回歸應(yīng)用邏輯回歸模型原理及應(yīng)用聚類(lèi)分析與異常檢測(cè)06聚類(lèi)分析定義聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象分組，使得同一組（即簇）內(nèi)的對(duì)象相似度最大化，不同組之間的對(duì)象相似度最小化。聚類(lèi)分析原理聚類(lèi)分析通過(guò)計(jì)算對(duì)象之間的距離或相似度來(lái)評(píng)估它們之間的關(guān)聯(lián)程度。常見(jiàn)的距離度量方法包括歐幾里得距離、曼哈頓距離等。聚類(lèi)算法根據(jù)距離或相似度將數(shù)據(jù)對(duì)象分配到不同的簇中，以達(dá)到分組的目的。聚類(lèi)分析基本概念及原理K-means算法是一種迭代型的聚類(lèi)算法，它通過(guò)最小化每個(gè)簇內(nèi)對(duì)象與簇質(zhì)心的距離平方和來(lái)優(yōu)化聚類(lèi)結(jié)果。算法首先隨機(jī)選擇K個(gè)對(duì)象作為初始質(zhì)心，然后將剩余對(duì)象分配到最近的質(zhì)心所在的簇中。接著，算法重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心，并重復(fù)分配和更新質(zhì)心的過(guò)程，直到達(dá)到收斂條件或最大迭代次數(shù)。K-means算法原理K-means算法在圖像處理、市場(chǎng)細(xì)分、文檔聚類(lèi)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。例如，在圖像處理中，可以使用K-means算法對(duì)圖像進(jìn)行分割和壓縮；在市場(chǎng)細(xì)分中，可以使用K-means算法將消費(fèi)者群體劃分為不同的細(xì)分市場(chǎng)，以便針對(duì)不同市場(chǎng)制定營(yíng)銷(xiāo)策略。K-means算法應(yīng)用示例K-means算法原理及應(yīng)用示例異常檢測(cè)方法及應(yīng)用場(chǎng)景異常檢測(cè)定義：異常檢測(cè)是一種識(shí)別數(shù)據(jù)集中異常對(duì)象或事件的技術(shù)，這些異常對(duì)象或事件與正常數(shù)據(jù)模式存在顯著偏差。異常檢測(cè)原理：異常檢測(cè)算法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)象的異常得分來(lái)識(shí)別異常。常見(jiàn)的異常檢測(cè)算法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法、基于密度的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。這些方法通過(guò)不同的方式評(píng)估數(shù)據(jù)對(duì)象的異常程度，如計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)象與正常數(shù)據(jù)模式的偏離程度、數(shù)據(jù)對(duì)象的局部密度等。異常檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景：異常檢測(cè)在金融欺詐檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。例如，在金融欺詐檢測(cè)中，可以使用異常檢測(cè)算法識(shí)別異常的交易行為，以預(yù)防欺詐事件的發(fā)生；在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，可以使用異常檢測(cè)算法檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的異常模式，以發(fā)現(xiàn)潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊；在醫(yī)療診斷中，可以使用異常檢測(cè)算法分析患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)可能的疾病跡象或異常情況。實(shí)踐案例分析與挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)07數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程探討如何從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和特征選擇等預(yù)處理操作。推薦系統(tǒng)性能評(píng)估介紹準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等評(píng)估指標(biāo)，以及A/B測(cè)試等評(píng)估方法，幫助工程師優(yōu)化推薦算法。推薦算法原理及應(yīng)用詳細(xì)介紹協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦等推薦算法的原理，以及在電商領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。電商推薦系統(tǒng)構(gòu)建實(shí)踐案例03風(fēng)控模型性能評(píng)估介紹準(zhǔn)確率、召回率、ROC曲線(xiàn)等評(píng)估指標(biāo)，以及交叉驗(yàn)證等評(píng)估方法，幫助工程師優(yōu)化風(fēng)控模型。01風(fēng)控模型原理及應(yīng)用闡述邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林等風(fēng)控模型的原理，以及在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。02數(shù)據(jù)獲取與處理探討如何從金融