數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)實(shí)戰(zhàn)指南TOC\o"1-2"\h\u18786第一章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 3204931.1數(shù)據(jù)挖掘概述 357951.2數(shù)據(jù)挖掘流程 3275991.2.1數(shù)據(jù)收集 319081.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理 3248881.2.3數(shù)據(jù)挖掘 449331.2.4模型部署與應(yīng)用 4119731.3數(shù)據(jù)挖掘常用算法 4143971.3.1決策樹(shù) 4299781.3.2支持向量機(jī)（SVM） 4110481.3.3K最近鄰（KNN） 465881.3.4聚類(lèi)算法 4224551.3.5關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 43286第二章數(shù)據(jù)預(yù)處理 5152882.1數(shù)據(jù)清洗 5128042.2數(shù)據(jù)集成 5156772.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 5113702.4數(shù)據(jù)歸一化 623240第三章數(shù)據(jù)可視化 642693.1常用可視化工具 6199523.1.1Tableau 6213803.1.2PowerBI 6153913.1.3Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù) 6168903.2數(shù)據(jù)可視化方法 7118663.2.1條形圖 7308723.2.2折線圖 741473.2.3餅圖 7146103.2.4散點(diǎn)圖 7141613.3可視化案例分析 714895第四章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 7164364.1Apriori算法 7112574.2FPgrowth算法 8128304.3關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估 814978第五章聚類(lèi)分析 9110845.1常用聚類(lèi)算法 9275835.1.1Kmeans算法 981595.1.2層次聚類(lèi)算法 9228555.1.3密度聚類(lèi)算法 9187265.2聚類(lèi)算法選擇與評(píng)估 1033195.2.1數(shù)據(jù)特點(diǎn) 1041385.2.2聚類(lèi)目的 10163315.2.3算法功能 10219335.3聚類(lèi)應(yīng)用案例 10298035.3.1客戶(hù)細(xì)分 10191875.3.2文本分類(lèi) 10295055.3.3圖像分割 10271585.3.4基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析 117182第六章分類(lèi)與預(yù)測(cè) 11209126.1常用分類(lèi)算法 11249216.1.1決策樹(shù) 11100166.1.2支持向量機(jī)（SVM） 1192666.1.3樸素貝葉斯 11316746.1.4隨機(jī)森林 1169336.1.5K最近鄰（KNN） 11216586.2分類(lèi)算法評(píng)估與選擇 1112756.2.1準(zhǔn)確率 11127916.2.2精確率與召回率 12127616.2.3F1值 1266946.2.4交叉驗(yàn)證 12297166.2.5選擇方法 1235106.3預(yù)測(cè)模型構(gòu)建 12273296.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 12136306.3.2選擇分類(lèi)算法 12211526.3.3訓(xùn)練模型 12242826.3.4模型評(píng)估 12154146.3.5模型優(yōu)化 12205966.3.6模型部署 1214196第七章決策樹(shù)分析 13238677.1決策樹(shù)構(gòu)建方法 13188847.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 13245747.1.2特征選擇 13270117.1.3決策樹(shù)構(gòu)建算法 1323777.2決策樹(shù)剪枝策略 13210307.2.1預(yù)剪枝 13100977.2.2后剪枝 13242177.2.3組合剪枝 13327557.3決策樹(shù)應(yīng)用案例 1417315第八章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 14196618.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1446858.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展 14178638.1.2神經(jīng)元模型 14272948.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 1473548.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 15187378.2.1前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks，F(xiàn)NN） 15198028.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetworks，RNN） 15282648.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN） 15256178.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化 1551958.3.1損失函數(shù) 15155948.3.2優(yōu)化算法 1541848.3.3正則化技術(shù) 156708.3.4超參數(shù)調(diào)整 16104418.3.5模型評(píng)估與選擇 1614146第九章時(shí)間序列分析 16248629.1時(shí)間序列基本概念 1669499.2時(shí)間序列分析方法 16245609.3時(shí)間序列應(yīng)用案例 1711230第十章數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 172466010.1實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目概述 17118610.2數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施步驟 182952610.3實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例解析 18第一章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1.1數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)算法和統(tǒng)計(jì)分析方法，挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘已成為商業(yè)、科研、等多個(gè)領(lǐng)域的重要技術(shù)手段。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是提高數(shù)據(jù)的價(jià)值，發(fā)覺(jué)潛在的模式和規(guī)律，為決策者提供有價(jià)值的參考。數(shù)據(jù)挖掘涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能等。其主要任務(wù)包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋金融、醫(yī)療、教育、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等多個(gè)領(lǐng)域。1.2數(shù)據(jù)挖掘流程數(shù)據(jù)挖掘流程是指從原始數(shù)據(jù)到挖掘出有價(jià)值信息的一系列步驟。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘流程包括以下幾個(gè)階段：1.2.1數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的第一步，涉及到從不同來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、網(wǎng)絡(luò)等。在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，需要注意數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性等。1.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、歸一化等操作，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括以下步驟：（1）數(shù)據(jù)清洗：刪除重復(fù)、錯(cuò)誤、不一致的數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式。（3）數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)范圍調(diào)整到相同尺度。1.2.3數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘階段是核心環(huán)節(jié)，主要包括以下任務(wù)：（1）選擇挖掘任務(wù)：根據(jù)需求確定挖掘目標(biāo)，如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等。（2）選擇挖掘算法：根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)選擇合適的算法。（3）參數(shù)調(diào)優(yōu)：根據(jù)算法特點(diǎn)調(diào)整參數(shù)，以提高挖掘效果。（4）模型評(píng)估：評(píng)估挖掘結(jié)果的質(zhì)量，如準(zhǔn)確率、召回率等。1.2.4模型部署與應(yīng)用模型部署與應(yīng)用是指將挖掘出的模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的業(yè)務(wù)目標(biāo)。這一階段需要關(guān)注模型的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性等方面。1.3數(shù)據(jù)挖掘常用算法數(shù)據(jù)挖掘算法是完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。以下介紹幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：1.3.1決策樹(shù)決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)算法，通過(guò)遞歸地構(gòu)建樹(shù)節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)集劃分為子集。決策樹(shù)具有易于理解、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。1.3.2支持向量機(jī)（SVM）支持向量機(jī)是一種基于最大間隔的分類(lèi)算法，通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將數(shù)據(jù)集劃分為不同類(lèi)別。SVM在處理高維數(shù)據(jù)和非線性問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)良好。1.3.3K最近鄰（KNN）K最近鄰是一種基于距離的分類(lèi)算法，通過(guò)計(jì)算樣本之間的距離，找到與目標(biāo)樣本最近的K個(gè)鄰居，從而預(yù)測(cè)目標(biāo)樣本的類(lèi)別。1.3.4聚類(lèi)算法聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)類(lèi)別。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法有Kmeans、層次聚類(lèi)、DBSCAN等。1.3.5關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種尋找數(shù)據(jù)集中潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系的算法，如Apriori算法、FPgrowth算法等。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在市場(chǎng)分析、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。第二章數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，其目的是保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗主要包括以下幾個(gè)步驟：（1）缺失值處理：對(duì)于缺失的數(shù)據(jù)，可以采用刪除缺失值、填充缺失值或插值等方法進(jìn)行處理。（2）異常值處理：異常值可能是由數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、測(cè)量誤差或數(shù)據(jù)本身的異常現(xiàn)象導(dǎo)致的。處理異常值的方法包括刪除異常值、修正異常值或用其他統(tǒng)計(jì)方法處理。（3）重復(fù)數(shù)據(jù)處理：重復(fù)數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致分析結(jié)果失真，因此需要?jiǎng)h除重復(fù)數(shù)據(jù)。（4）數(shù)據(jù)一致性檢查：檢查數(shù)據(jù)中的不一致性，如數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)格式等，并進(jìn)行相應(yīng)的處理。2.2數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成是將來(lái)自不同來(lái)源、格式和結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個(gè)統(tǒng)一的、完整的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集成的主要任務(wù)包括：（1）數(shù)據(jù)源識(shí)別：識(shí)別并確定所需集成的數(shù)據(jù)源，包括內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源。（2）數(shù)據(jù)抽取：從各個(gè)數(shù)據(jù)源抽取所需的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式。（3）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對(duì)抽取的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的轉(zhuǎn)換，以滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的需求。（4）數(shù)據(jù)加載：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，如數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等。2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和整理，使其更適合數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的過(guò)程。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要任務(wù)包括：（1）數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換：將原始數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為適合分析和應(yīng)用的數(shù)據(jù)類(lèi)型。（2）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將原始數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。（3）數(shù)據(jù)聚合：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和統(tǒng)計(jì)，新的數(shù)據(jù)集。（4）數(shù)據(jù)分解：將原始數(shù)據(jù)按照特定的規(guī)則進(jìn)行分解，以滿(mǎn)足不同分析和應(yīng)用的需求。2.4數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)歸一化是將原始數(shù)據(jù)中的屬性值縮放到一定范圍內(nèi)，以消除不同屬性之間的量綱和數(shù)量級(jí)差異。數(shù)據(jù)歸一化的主要方法包括：（1）最小最大歸一化：將原始數(shù)據(jù)中的屬性值縮放到[0,1]范圍內(nèi)。（2）Zscore標(biāo)準(zhǔn)化：將原始數(shù)據(jù)中的屬性值轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布。（3）對(duì)數(shù)歸一化：對(duì)原始數(shù)據(jù)中的屬性值取對(duì)數(shù)，以消除數(shù)據(jù)中的指數(shù)級(jí)差異。（4）反余弦歸一化：將原始數(shù)據(jù)中的屬性值轉(zhuǎn)換為[0,π]范圍內(nèi)的角度值。通過(guò)數(shù)據(jù)歸一化，可以使得不同屬性之間具有可比性，提高數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的效果。第三章數(shù)據(jù)可視化3.1常用可視化工具數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘與分析過(guò)程中不可或缺的一環(huán)，它能幫助我們從數(shù)據(jù)中發(fā)覺(jué)規(guī)律、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)。以下是一些常用的數(shù)據(jù)可視化工具：3.1.1TableauTableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，它支持多種數(shù)據(jù)源，包括Excel、數(shù)據(jù)庫(kù)和云服務(wù)等。用戶(hù)可以通過(guò)拖拽方式快速創(chuàng)建各種圖表，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，且界面友好，易于上手。3.1.2PowerBIPowerBI是微軟推出的一款數(shù)據(jù)可視化工具，它集成了數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等功能。PowerBI支持多種數(shù)據(jù)源，且與MicrosoftOffice產(chǎn)品的兼容性較好，便于在企業(yè)內(nèi)部共享和協(xié)作。3.1.3Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)Python豐富的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)包括Matplotlib、Seaborn、PandasVisualization等。這些庫(kù)可以與Python數(shù)據(jù)分析框架（如Pandas、NumPy）無(wú)縫集成，為用戶(hù)提供靈活的數(shù)據(jù)可視化功能。3.2數(shù)據(jù)可視化方法數(shù)據(jù)可視化方法多種多樣，以下列舉了幾種常用的可視化方法：3.2.1條形圖條形圖用于展示不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)比較，通過(guò)條形的長(zhǎng)度來(lái)表示數(shù)據(jù)的大小。條形圖適用于分類(lèi)變量數(shù)據(jù)的可視化。3.2.2折線圖折線圖用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，通過(guò)折線連接各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)表示數(shù)據(jù)的走勢(shì)。折線圖適用于連續(xù)變量數(shù)據(jù)的可視化。3.2.3餅圖餅圖用于展示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的比例，通過(guò)扇形的大小來(lái)表示數(shù)據(jù)的大小。餅圖適用于分類(lèi)變量數(shù)據(jù)的可視化。3.2.4散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，通過(guò)在坐標(biāo)系中繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)表示兩個(gè)變量的關(guān)系。散點(diǎn)圖適用于連續(xù)變量數(shù)據(jù)的可視化。3.3可視化案例分析以下通過(guò)兩個(gè)案例來(lái)展示數(shù)據(jù)可視化的實(shí)際應(yīng)用：案例一：某電商平臺(tái)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析通過(guò)對(duì)某電商平臺(tái)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們可以利用條形圖展示各商品類(lèi)別的銷(xiāo)售額占比，折線圖展示銷(xiāo)售額隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，餅圖展示各商品類(lèi)別的銷(xiāo)售量占比等。案例二：某城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化通過(guò)對(duì)某城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，我們可以利用散點(diǎn)圖展示空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）與PM2.5之間的關(guān)系，條形圖展示各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空氣質(zhì)量指數(shù)排名，折線圖展示空氣質(zhì)量指數(shù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)等。第四章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.1Apriori算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要任務(wù)，Apriori算法是其中最經(jīng)典的算法之一。Apriori算法的主要思想是通過(guò)迭代搜索事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，尋找頻繁項(xiàng)集，然后根據(jù)頻繁項(xiàng)集關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法的基本步驟如下：（1）候選項(xiàng)集：根據(jù)最小支持度閾值，對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)的支持度，保留大于等于最小支持度的項(xiàng)作為候選項(xiàng)集。（2）頻繁項(xiàng)集：對(duì)候選項(xiàng)集進(jìn)行組合，k個(gè)項(xiàng)的候選項(xiàng)集，然后計(jì)算每個(gè)候選項(xiàng)集的支持度。若支持度大于等于最小支持度閾值，則將其加入頻繁項(xiàng)集。（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則：根據(jù)頻繁項(xiàng)集，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)集的置信度，若置信度大于等于最小置信度閾值，則將其作為關(guān)聯(lián)規(guī)則輸出。Apriori算法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，但缺點(diǎn)是計(jì)算量較大，可能產(chǎn)生大量的候選項(xiàng)集。4.2FPgrowth算法FPgrowth算法是另一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，與Apriori算法相比，其具有更高的效率。FPgrowth算法通過(guò)構(gòu)建一個(gè)頻繁模式樹(shù)（FPtree），避免了重復(fù)掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程。FPgrowth算法的基本步驟如下：（1）構(gòu)建FPtree：對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)的支持度，保留大于等于最小支持度的項(xiàng)。將事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)映射到FPtree中，F(xiàn)Ptree。（2）頻繁項(xiàng)集：從FPtree的葉節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，遞歸地頻繁項(xiàng)集。具體方法為：從葉節(jié)點(diǎn)向上回溯，計(jì)算每個(gè)路徑的支持度，若支持度大于等于最小支持度閾值，則將其作為頻繁項(xiàng)集。（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則：根據(jù)頻繁項(xiàng)集，計(jì)算每個(gè)項(xiàng)集的置信度，若置信度大于等于最小置信度閾值，則將其作為關(guān)聯(lián)規(guī)則輸出。FPgrowth算法的優(yōu)點(diǎn)是減少了重復(fù)掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)，提高了挖掘效率。但缺點(diǎn)是算法實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。4.3關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘完成后，需要對(duì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估指標(biāo)主要包括支持度、置信度和提升度。（1）支持度：表示某個(gè)項(xiàng)集在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的頻率，支持度越高，說(shuō)明該項(xiàng)集的重要性越大。（2）置信度：表示在已知某個(gè)項(xiàng)集A的情況下，另一個(gè)項(xiàng)集B出現(xiàn)的概率。置信度越高，說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則越可靠。（3）提升度：表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)際置信度與隨機(jī)置信度的比值。提升度越高，說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值。通過(guò)對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度、置信度和提升度進(jìn)行評(píng)估，可以篩選出具有實(shí)際意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，調(diào)整最小支持度、最小置信度和最小提升度閾值，以獲取更符合需求的關(guān)聯(lián)規(guī)則。第五章聚類(lèi)分析5.1常用聚類(lèi)算法聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，其目的是將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)類(lèi)別，使得同一類(lèi)別中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同類(lèi)別中的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。以下是幾種常用的聚類(lèi)算法：5.1.1Kmeans算法Kmeans算法是最經(jīng)典的聚類(lèi)算法之一，其基本思想是通過(guò)迭代尋找K個(gè)聚類(lèi)中心，使得每個(gè)聚類(lèi)中心到其所屬類(lèi)別內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離之和最小。Kmeans算法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，但聚類(lèi)結(jié)果依賴(lài)于初始聚類(lèi)中心的選擇，且對(duì)異常值敏感。5.1.2層次聚類(lèi)算法層次聚類(lèi)算法是一種基于距離的聚類(lèi)方法，它將數(shù)據(jù)點(diǎn)看作是節(jié)點(diǎn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的距離構(gòu)建一棵聚類(lèi)樹(shù)。層次聚類(lèi)算法分為凝聚的層次聚類(lèi)和分裂的層次聚類(lèi)兩種類(lèi)型。凝聚的層次聚類(lèi)從每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)類(lèi)別開(kāi)始，逐步合并距離最近的類(lèi)別；分裂的層次聚類(lèi)則從所有數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)類(lèi)別開(kāi)始，逐步分裂成多個(gè)類(lèi)別。5.1.3密度聚類(lèi)算法密度聚類(lèi)算法是基于密度的聚類(lèi)方法，它通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度來(lái)確定聚類(lèi)結(jié)構(gòu)。DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）算法是其中最具代表性的算法，它通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的ε鄰域內(nèi)的點(diǎn)數(shù)來(lái)判斷數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為核心點(diǎn)，進(jìn)而確定聚類(lèi)邊界。5.2聚類(lèi)算法選擇與評(píng)估在選擇聚類(lèi)算法時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、聚類(lèi)目的以及算法的功能等因素。以下是一些建議：5.2.1數(shù)據(jù)特點(diǎn)對(duì)于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，應(yīng)選擇相應(yīng)的聚類(lèi)算法。例如，對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，可以選擇Kmeans算法；對(duì)于文本數(shù)據(jù)，可以選擇基于密度的聚類(lèi)算法。5.2.2聚類(lèi)目的根據(jù)聚類(lèi)目的，選擇合適的聚類(lèi)算法。例如，若目的是發(fā)覺(jué)數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，可以選擇層次聚類(lèi)算法；若目的是發(fā)覺(jué)任意形狀的聚類(lèi)結(jié)構(gòu)，可以選擇密度聚類(lèi)算法。5.2.3算法功能考慮算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，選擇適用于數(shù)據(jù)規(guī)模的聚類(lèi)算法。對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，可以選擇基于樣本的聚類(lèi)算法，以降低計(jì)算量。聚類(lèi)算法的評(píng)估指標(biāo)包括輪廓系數(shù)、CalinskiHarabasz指數(shù)、DaviesBouldin指數(shù)等。輪廓系數(shù)反映了聚類(lèi)結(jié)果的緊密度和分離度，取值范圍為[1,1]，越接近1表示聚類(lèi)效果越好。CalinskiHarabasz指數(shù)和DaviesBouldin指數(shù)分別從類(lèi)內(nèi)緊密度和類(lèi)間分離度的角度評(píng)估聚類(lèi)效果，取值越大表示聚類(lèi)效果越好。5.3聚類(lèi)應(yīng)用案例以下是一些聚類(lèi)分析的應(yīng)用案例：5.3.1客戶(hù)細(xì)分在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，可以將客戶(hù)劃分為不同類(lèi)型的群體，以便制定針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略。5.3.2文本分類(lèi)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的自動(dòng)分類(lèi)，從而提高信息檢索和推薦的準(zhǔn)確性。5.3.3圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)圖像像素進(jìn)行聚類(lèi)分析，可以實(shí)現(xiàn)圖像的自動(dòng)分割，為進(jìn)一步的圖像處理和分析提供基礎(chǔ)。5.3.4基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析在生物信息學(xué)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，可以挖掘出基因表達(dá)的規(guī)律，為揭示基因調(diào)控機(jī)制提供依據(jù)。第六章分類(lèi)與預(yù)測(cè)6.1常用分類(lèi)算法分類(lèi)算法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一種重要方法，它能夠根據(jù)已知數(shù)據(jù)集的特征，將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別。以下是幾種常用的分類(lèi)算法：6.1.1決策樹(shù)決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)方法，通過(guò)一系列的規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。其優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于理解，適合處理具有離散特征的數(shù)據(jù)集。常見(jiàn)的決策樹(shù)算法有ID3、C4.5和CART等。6.1.2支持向量機(jī)（SVM）支持向量機(jī)是一種基于最大間隔的分類(lèi)方法，它通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分開(kāi)。SVM適用于處理高維數(shù)據(jù)，且在小樣本情況下表現(xiàn)良好。6.1.3樸素貝葉斯樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯理論的分類(lèi)方法，它假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。樸素貝葉斯在文本分類(lèi)、情感分析等領(lǐng)域具有較好的應(yīng)用效果。6.1.4隨機(jī)森林隨機(jī)森林是一種基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并對(duì)它們的結(jié)果進(jìn)行投票來(lái)預(yù)測(cè)類(lèi)別。隨機(jī)森林具有較好的泛化能力，適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。6.1.5K最近鄰（KNN）K最近鄰是一種基于距離的分類(lèi)方法，它通過(guò)計(jì)算樣本之間的距離，找到與待分類(lèi)樣本最近的K個(gè)樣本，然后根據(jù)這些樣本的類(lèi)別來(lái)預(yù)測(cè)待分類(lèi)樣本的類(lèi)別。6.2分類(lèi)算法評(píng)估與選擇在分類(lèi)任務(wù)中，評(píng)估和選擇合適的分類(lèi)算法是關(guān)鍵。以下是一些常用的評(píng)估指標(biāo)和方法：6.2.1準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率是分類(lèi)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它是衡量分類(lèi)算法功能的最基本指標(biāo)。6.2.2精確率與召回率精確率是分類(lèi)正確的正樣本數(shù)占分類(lèi)為正樣本的總數(shù)的比例，召回率是分類(lèi)正確的正樣本數(shù)占實(shí)際正樣本總數(shù)的比例。這兩個(gè)指標(biāo)可以更全面地評(píng)估分類(lèi)算法的功能。6.2.3F1值F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，它綜合了精確率和召回率的優(yōu)點(diǎn)，可以更全面地評(píng)估分類(lèi)算法的功能。6.2.4交叉驗(yàn)證交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估分類(lèi)算法泛化能力的方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，分別進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，以評(píng)估算法在不同子集上的表現(xiàn)。6.2.5選擇方法在選擇分類(lèi)算法時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，結(jié)合評(píng)估指標(biāo)和交叉驗(yàn)證結(jié)果，選擇功能最優(yōu)的算法。6.3預(yù)測(cè)模型構(gòu)建預(yù)測(cè)模型構(gòu)建是分類(lèi)任務(wù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以下是構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的一般步驟：6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等。6.3.2選擇分類(lèi)算法根據(jù)實(shí)際問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的分類(lèi)算法。6.3.3訓(xùn)練模型使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)分類(lèi)算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)測(cè)模型。6.3.4模型評(píng)估使用驗(yàn)證集或測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰Α?.3.5模型優(yōu)化根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型的功能。6.3.6模型部署將優(yōu)化后的模型部署到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)。第七章決策樹(shù)分析7.1決策樹(shù)構(gòu)建方法決策樹(shù)是一種常見(jiàn)的分類(lèi)與回歸方法，其構(gòu)建過(guò)程涉及以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：7.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行決策樹(shù)構(gòu)建之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)據(jù)預(yù)處理是保證決策樹(shù)模型有效性的重要前提。7.1.2特征選擇特征選擇是決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。常用的特征選擇方法有信息增益、增益率、基尼指數(shù)等。通過(guò)對(duì)特征進(jìn)行篩選，可以降低模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。7.1.3決策樹(shù)構(gòu)建算法決策樹(shù)構(gòu)建算法主要有ID3、C4.5、CART等。以下是幾種常見(jiàn)算法的簡(jiǎn)要介紹：（1）ID3算法：采用信息增益作為特征選擇標(biāo)準(zhǔn)，自頂向下遞歸構(gòu)建決策樹(shù)。（2）C4.5算法：在ID3算法的基礎(chǔ)上，引入增益率作為特征選擇標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)進(jìn)行剪枝處理。（3）CART算法：采用基尼指數(shù)作為特征選擇標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建二叉決策樹(shù)。7.2決策樹(shù)剪枝策略為了防止決策樹(shù)過(guò)擬合，需要采用剪枝策略對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行優(yōu)化。以下幾種常見(jiàn)的剪枝策略：7.2.1預(yù)剪枝預(yù)剪枝是在決策樹(shù)構(gòu)建過(guò)程中，提前停止分支的方法。常用的預(yù)剪枝策略有：設(shè)置最大深度、最小樣本數(shù)、最小信息增益等。7.2.2后剪枝后剪枝是在決策樹(shù)構(gòu)建完成后，通過(guò)剪枝操作去除冗余的分支。常用的后剪枝方法有：成本復(fù)雜度剪枝（CCP）、最小誤差剪枝等。7.2.3組合剪枝組合剪枝是將預(yù)剪枝和后剪枝相結(jié)合的方法，以提高剪枝效果。7.3決策樹(shù)應(yīng)用案例以下是一個(gè)決策樹(shù)應(yīng)用案例的簡(jiǎn)要介紹：案例：基于決策樹(shù)的信用卡欺詐檢測(cè)背景：信用卡欺詐給銀行帶來(lái)了巨大的損失，因此，對(duì)信用卡交易進(jìn)行欺詐檢測(cè)具有重要意義。數(shù)據(jù)集：某銀行提供的信用卡交易數(shù)據(jù)，包含正常交易和欺詐交易。目標(biāo)：構(gòu)建一個(gè)決策樹(shù)模型，對(duì)信用卡交易進(jìn)行欺詐檢測(cè)。步驟：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、缺失值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等。（2）特征選擇：從原始特征中篩選出具有較高預(yù)測(cè)能力的特征。（3）決策樹(shù)構(gòu)建：采用CART算法構(gòu)建決策樹(shù)。（4）剪枝策略：采用后剪枝策略，設(shè)置最小樣本數(shù)和最小信息增益。（5）模型評(píng)估：通過(guò)交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的功能。（6）模型應(yīng)用：將構(gòu)建好的決策樹(shù)模型應(yīng)用于實(shí)際信用卡交易數(shù)據(jù)，進(jìn)行欺詐檢測(cè)。通過(guò)以上案例，可以看出決策樹(shù)在信用卡欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的決策樹(shù)算法和剪枝策略，以實(shí)現(xiàn)更好的預(yù)測(cè)效果。第八章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)8.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和工作原理的一種計(jì)算模型。自20世紀(jì)40年代以來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論經(jīng)歷了多次高潮與低谷。計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。8.1.2神經(jīng)元模型神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，通常由輸入層、權(quán)值層和輸出層組成。輸入層接收外部信息，權(quán)值層對(duì)輸入信息進(jìn)行加權(quán)處理，輸出層產(chǎn)生相應(yīng)的輸出。典型的神經(jīng)元模型包括感知機(jī)（Perceptron）和Sigmoid神經(jīng)元。8.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為層次結(jié)構(gòu)和非層次結(jié)構(gòu)。層次結(jié)構(gòu)包括單層網(wǎng)絡(luò)、多層網(wǎng)絡(luò)和深層網(wǎng)絡(luò)。非層次結(jié)構(gòu)包括遞歸網(wǎng)絡(luò)和圖結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。不同結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)具有不同的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。8.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型8.2.1前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetworks，F(xiàn)NN）前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種層次結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，信息從輸入層單向傳遞到輸出層，不存在反饋連接。典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括單層感知機(jī)和多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron，MLP）。8.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetworks，RNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有遞歸結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠處理序列數(shù)據(jù)。RNN在自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。常見(jiàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括簡(jiǎn)單的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SimpleRNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShortTermMemory，LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）。8.2.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)卷積操作提取圖像特征。CNN在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像等領(lǐng)域取得了顯著成果。8.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化8.3.1損失函數(shù)損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差距。常見(jiàn)的損失函數(shù)包括均方誤差（MeanSquaredError，MSE）、交叉熵（CrossEntropy）和Hinge損失等。選擇合適的損失函數(shù)對(duì)于模型的訓(xùn)練。8.3.2優(yōu)化算法優(yōu)化算法用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使模型在訓(xùn)練過(guò)程中逐漸逼近真實(shí)值。常見(jiàn)的優(yōu)化算法包括梯度下降（GradientDescent）、隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）和Adam等。不同優(yōu)化算法在收斂速度和穩(wěn)定性方面具有不同特點(diǎn)。8.3.3正則化技術(shù)正則化技術(shù)用于防止模型過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。常見(jiàn)的正則化方法包括L1正則化、L2正則化和Dropout等。正則化技術(shù)的選擇和應(yīng)用對(duì)于模型的功能具有重要影響。8.3.4超參數(shù)調(diào)整超參數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的可調(diào)節(jié)參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批次大小等。超參數(shù)的選擇對(duì)模型的訓(xùn)練效果和功能具有顯著影響。常用的超參數(shù)調(diào)整方法包括網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化等。8.3.5模型評(píng)估與選擇模型評(píng)估是衡量模型功能的重要環(huán)節(jié)。常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。模型選擇是在多個(gè)候選模型中挑選出最佳模型的過(guò)程，常用的方法有交叉驗(yàn)證和留一法等。通過(guò)以上對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與優(yōu)化的介紹，可以為讀者在數(shù)據(jù)挖掘與分析領(lǐng)域中的應(yīng)用提供一定的理論和技術(shù)支持。第九章時(shí)間序列分析9.1時(shí)間序列基本概念時(shí)間序列是指在一定時(shí)間范圍內(nèi)，按照時(shí)間順序排列的一組數(shù)據(jù)。這類(lèi)數(shù)據(jù)反映了某個(gè)現(xiàn)象或過(guò)程在時(shí)間上的變化規(guī)律。時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在摸索數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的內(nèi)在規(guī)律，從而對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有以下特點(diǎn)：（1）時(shí)間性：時(shí)間序列數(shù)據(jù)是按照時(shí)間順序排列的，時(shí)間順序?qū)τ诜治鼍哂兄匾饬x。（2）連續(xù)性：時(shí)間序列數(shù)據(jù)在時(shí)間上是連續(xù)的，不存在時(shí)間間隔。（3）變異性：時(shí)間序列數(shù)據(jù)在數(shù)值上具有波動(dòng)性，可能受到多種因素的影響。（4）自相關(guān)性：時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間存在自相關(guān)性，即當(dāng)前值與歷史值之間存在一定的關(guān)聯(lián)。9.2時(shí)間序列分析方法時(shí)間序列分析方法主要包括以下幾種：（1）描述性分析：對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述，如計(jì)算均值、方差、自相關(guān)系數(shù)等。（2）平穩(wěn)性檢驗(yàn)：檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性，即均值、方差和自相關(guān)系數(shù)是否隨時(shí)間變化。（3）趨勢(shì)分析：分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期趨勢(shì)，如線性趨勢(shì)、非線性趨勢(shì)等。（4）季節(jié)性分析：分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性變化，如季節(jié)性波動(dòng)、周期性波動(dòng)等。（5）預(yù)測(cè)分析：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，如時(shí)間序列預(yù)測(cè)、ARIMA模型、狀態(tài)空間模型等。（6）時(shí)間序列分解：將時(shí)間序列數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)波動(dòng)三個(gè)部分，以便更深入地分析數(shù)據(jù)。9.3時(shí)間序列應(yīng)用案例以下為幾個(gè)時(shí)間序列分析的應(yīng)用案例：案例一：股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)是時(shí)間序列