大數(shù)據(jù)挖掘技術介紹課件

大數(shù)據(jù)挖掘技術介紹課件匯報人：AA2024-01-26目錄大數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)預處理與特征提取關聯(lián)規(guī)則與分類算法聚類分析與異常檢測推薦系統(tǒng)與協(xié)同過濾可視化技術與評估指標01大數(shù)據(jù)挖掘概述大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。定義大數(shù)據(jù)具有Volume（數(shù)據(jù)體量巨大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Value（價值密度低）的4V特點。特點大數(shù)據(jù)定義與特點第一階段萌芽期，數(shù)據(jù)挖掘技術隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展而逐漸興起，主要關注數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化等方面。第二階段快速發(fā)展期，數(shù)據(jù)挖掘技術開始應用于各種領域，如金融、醫(yī)療、教育等，成為決策支持的重要手段。第三階段成熟期，數(shù)據(jù)挖掘技術逐漸與云計算、人工智能等先進技術融合，形成更加智能化的數(shù)據(jù)處理和分析能力。挖掘技術發(fā)展歷程應用領域金融、醫(yī)療、教育、物流、電商等各個領域都有廣泛應用。價值體現(xiàn)通過數(shù)據(jù)挖掘技術，可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，幫助企業(yè)做出更準確的決策，提高運營效率和競爭力。同時，數(shù)據(jù)挖掘技術也可以幫助政府和社會組織更好地了解社會現(xiàn)象和問題，為政策制定和社會治理提供有力支持。應用領域及價值02數(shù)據(jù)預處理與特征提取缺失值處理異常值處理數(shù)據(jù)轉換離散化刪除、填充（均值、中位數(shù)、眾數(shù)、插值等）刪除、替換、分箱等標準化、歸一化、對數(shù)轉換等分箱、卡方分箱、決策樹分箱等0401數(shù)據(jù)清洗與轉換方法0203特征選擇及降維技術特征選擇過濾法（卡方檢驗、信息增益、相關系數(shù)等）、包裝法（遞歸特征消除、穩(wěn)定性選擇等）、嵌入法（L1正則化、隨機森林特征重要性等）降維技術主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）、t-SNE等分詞、去除停用詞、詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等圖像增強、圖像變換、特征提取（SIFT、HOG、CNN等）文本和圖像數(shù)據(jù)處理圖像數(shù)據(jù)處理文本數(shù)據(jù)處理03關聯(lián)規(guī)則與分類算法關聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理通過尋找數(shù)據(jù)集中項之間的有趣關系，即頻繁項集，進而生成關聯(lián)規(guī)則。支持度和置信度是衡量關聯(lián)規(guī)則的兩個重要指標。應用場景市場籃子分析、交叉銷售、產品推薦、醫(yī)療診斷等。例如，在超市購物籃分析中，可以發(fā)現(xiàn)哪些商品經常被同時購買，從而優(yōu)化商品擺放和促銷策略。關聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理及應用場景0102分類算法原理通過對已知類別的訓練數(shù)據(jù)集進行訓練，得到一個分類模型，用于預測新數(shù)據(jù)的類別。常見的分類算法有決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰等。決策樹易于理解和解釋，能夠處理非線性關系，但容易過擬合，對噪聲數(shù)據(jù)敏感。樸素貝葉斯基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設，計算簡單高效，但對于特征關聯(lián)較強的數(shù)據(jù)集表現(xiàn)不佳。支持向量機在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進行分類，適用于二分類問題，對于多分類問題需要通過構造多個二分類器解決。K近鄰基于實例的學習，通過測量不同數(shù)據(jù)點之間的距離進行分類，簡單直觀，但對數(shù)據(jù)集大小和維度敏感，計算量大。030405分類算法原理及優(yōu)缺點比較VS通過構建并結合多個基分類器來提高分類性能的方法。常見的集成學習方法有裝袋（Bagging）、提升（Boosting）和隨機森林等。這些方法能夠降低過擬合風險，提高模型的泛化能力。深度學習在分類中應用深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。在分類問題中，深度學習模型如卷積神經網絡（CNN）和循環(huán)神經網絡（RNN）等能夠自動提取輸入數(shù)據(jù)的特征，并學習復雜的非線性關系，從而取得更好的分類效果。集成學習方法集成學習方法和深度學習在分類中應用04聚類分析與異常檢測聚類分析算法原理通過計算數(shù)據(jù)對象間的相似度，將數(shù)據(jù)對象分組，使得同一組內的數(shù)據(jù)對象盡可能相似，而不同組間的數(shù)據(jù)對象盡可能不相似。確定聚類參數(shù)如K-means算法中的簇數(shù)K、DBSCAN算法中的鄰域半徑和密度閾值等。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征轉換等步驟，以消除噪聲和冗余信息，提高聚類效果。執(zhí)行聚類算法將數(shù)據(jù)輸入到選定的聚類算法中，進行聚類計算。選擇合適的聚類算法根據(jù)數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量、聚類目的等因素選擇合適的聚類算法，如K-means、DBSCAN、層次聚類等。評估聚類效果通過輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等指標評估聚類效果，并根據(jù)評估結果調整聚類參數(shù)或選擇其他聚類算法。聚類分析算法原理及實現(xiàn)過程異常檢測算法原理通過挖掘數(shù)據(jù)中的異常模式或離群點，識別出與正常數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)對象。異常檢測算法通?；诮y(tǒng)計學、機器學習等方法。通過識別異常交易行為，發(fā)現(xiàn)潛在的金融欺詐行為。檢測網絡流量中的異常模式，識別網絡攻擊或惡意行為。通過監(jiān)測生產過程中的異常數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)設備故障或生產問題。識別患者生理指標中的異常變化，輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療。金融欺詐檢測工業(yè)制造醫(yī)療領域網絡安全異常檢測算法原理及應用場景ABDC市場細分通過對消費者行為、偏好等數(shù)據(jù)的聚類分析，將市場劃分為不同的細分市場，為企業(yè)制定個性化營銷策略提供依據(jù)。信用評分利用聚類分析對客戶的信用歷史、財務狀況等數(shù)據(jù)進行分組，輔助信用評分模型更準確地評估客戶信用風險。故障診斷在工業(yè)制造領域，通過聚類分析對設備運行數(shù)據(jù)進行分組，識別出異常運行模式，進而實現(xiàn)故障診斷和預測性維護。推薦系統(tǒng)利用聚類分析對用戶歷史行為數(shù)據(jù)進行分組，發(fā)現(xiàn)用戶興趣簇群，為推薦系統(tǒng)提供更精準的推薦內容。同時結合異常檢測技術識別用戶行為的異常變化，及時調整推薦策略。聚類與異常檢測在實際問題中運用05推薦系統(tǒng)與協(xié)同過濾010203推薦系統(tǒng)定義根據(jù)用戶歷史行為、興趣偏好等信息，自動推薦符合用戶需求的內容或產品。推薦系統(tǒng)核心思想利用用戶行為數(shù)據(jù)和其他相關信息，構建用戶興趣模型，實現(xiàn)個性化推薦。推薦系統(tǒng)應用場景電商、音樂、視頻、新聞、社交等領域。推薦系統(tǒng)概述及核心思想03協(xié)同過濾算法實現(xiàn)過程收集用戶行為數(shù)據(jù)、計算用戶或物品相似度、生成推薦列表。01協(xié)同過濾算法原理利用用戶歷史行為數(shù)據(jù)，計算用戶之間的相似度，找出相似用戶喜歡的物品推薦給當前用戶。02協(xié)同過濾算法分類基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。協(xié)同過濾算法原理及實現(xiàn)過程基于內容推薦方法通過分析物品的內容信息，推薦與用戶歷史喜好相似的物品?；旌贤扑]方法將協(xié)同過濾和基于內容推薦等方法結合起來，以提高推薦的準確性和多樣性?；旌贤扑]方法優(yōu)勢能夠克服單一推薦方法的局限性，綜合利用多種信息，提高推薦質量?；趦热萃扑]和混合推薦方法06可視化技術與評估指標常用數(shù)據(jù)可視化工具Tableau、PowerBI、Echarts等。數(shù)據(jù)可視化工具的選擇根據(jù)數(shù)據(jù)類型、分析目的和用戶需求等因素選擇合適的工具。數(shù)據(jù)可視化技術原理通過圖形、圖像等視覺元素將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，以便更直觀地理解數(shù)據(jù)和分析結果。數(shù)據(jù)可視化技術原理及工具介紹評估指標種類準確率、召回率、F1值、AUC等。性能評價標準根據(jù)具體任務和數(shù)據(jù)集選擇合適的評估指標，并設定合理的性能閾值。多指標綜合評價綜合考慮多個評估指標的結果，以更全面地評價模型的性能。