本科課程數據挖掘日期：}演講人：目錄數據挖掘概述數據預處理技術關聯規則挖掘算法及應用聚類分析方法與實例解析分類預測模型構建與優化策略時序數據挖掘技術探討數據挖掘實踐項目指導數據挖掘概述01數據挖掘定義與背景數據挖掘定義通過特定算法對大量數據進行處理和分析，以揭示數據間隱藏的關系和模式。數據挖掘起源起源于20世紀后期，隨著數據量的不斷增長和計算機技術的飛速發展而產生。數據挖掘目的為企業和科研機構提供有力的數據支持，以實現更為精準的決策和業務優化。數據挖掘應用領域市場營銷通過分析消費者數據，挖掘購買模式和趨勢，制定更為精準的營銷策略。金融風控利用數據挖掘技術識別欺詐行為、評估信用風險，提高金融機構的風險管理水平。醫療健康挖掘醫療數據中的疾病模式、藥物反應等信息，為臨床決策提供支持。智能制造通過工業大數據的分析，優化生產流程、提高產品質量，實現智能制造。從各種數據源中收集相關數據，并進行初步的處理和清洗。對收集到的數據進行去噪、填充缺失值、數據變換等操作，以滿足后續分析的需要。運用各種算法和技術對數據進行深入的分析和挖掘，以發現隱藏的規律和模式。對挖掘結果進行解釋和評價，并將有價值的信息轉化為實際應用的決策支持。數據挖掘基本流程數據收集數據預處理數據挖掘結果解釋與評估數據預處理技術02缺失值處理使用統計方法、箱線圖、聚類等方法檢測異常值，采取刪除、替換、修正等方式處理。異常值檢測與處理數據轉換包括數據類型轉換和數據格式轉換，如將文本數據轉換為數值型數據，或將非結構化數據轉換為結構化數據。刪除包含缺失值的記錄、用平均值或中位數填補缺失值、使用插值方法填補缺失值等。數據清洗與轉換方法特征選擇與降維技巧特征選擇基于統計測試、相關性分析、互信息等方法選擇與目標變量最相關的特征，以減少冗余信息和噪聲。特征提取特征降維通過PCA（主成分分析）、LDA（線性判別分析）等方法將原始特征轉換為新的低維特征。通過減少特征的數量來降低數據的維度，常用的方法有PCA、SVD（奇異值分解）等。123數據離散化與歸一化處理數據離散化將連續型數據轉換為離散型數據，常用的方法有等寬離散化、等頻離散化等。數據歸一化將數據縮放到特定的范圍，以消除不同特征之間的量綱差異，常用的方法有最小-最大歸一化、Z-score標準化等。類別特征處理將類別型數據轉換為數值型數據，如使用獨熱編碼、標簽編碼等。關聯規則挖掘算法及應用03關聯規則挖掘從大量數據中挖掘項集之間的有趣關聯或相關關系。頻繁項集在交易數據庫中頻繁出現的項集，其出現次數超過用戶設定的最小支持度。支持度衡量項集出現頻率的指標，是項集出現次數與總交易數的比值。置信度衡量關聯規則強度的指標，是規則成立時的條件概率。關聯規則基本概念及性質Apriori算法原理及實現過程Apriori算法基本思想通過迭代的方法逐步構建頻繁項集，每次增加一項，并計算新的候選項集的支持度，以發現所有頻繁項集。生成頻繁1項集掃描交易數據庫，找出所有出現次數大于等于最小支持度的單項。生成候選頻繁k項集（k>1）基于頻繁k-1項集生成新的候選k項集，并計算其支持度。Apriori算法原理及實現過程剪枝：刪除支持度小于最小支持度的候選項集，得到頻繁k項集。Apriori算法原理及實現過程重復上述步驟，直到無法生成新的頻繁項集。Apriori算法優缺點優點算法簡單易懂，適用于小型數據集。缺點需多次掃描交易數據庫，產生大量候選項集，時間和空間復雜度較高。Apriori算法原理及實現過程FP-Growth算法基本思想將交易數據庫壓縮為頻繁模式樹（FP-Tree），通過樹結構存儲頻繁項集信息，避免多次掃描交易數據庫。FP-Growth算法優化策略“構建FP-Tree掃描交易數據庫，按照頻繁項集的出現頻率構建FP-Tree，同時記錄每個節點的支持度。從FP-Tree中挖掘頻繁模式根據FP-Tree中的節點支持度，遞歸地生成頻繁項集。FP-Growth算法優化策略FP-Growth算法優化策略剪枝策略在構建FP-Tree時，對于支持度小于最小支持度的項進行剪枝，以減少樹的規模。頻繁模式增長策略通過遞歸地生成頻繁項集，避免了候選項集的產生，降低了算法的空間復雜度。分治策略將挖掘頻繁模式的任務分解為多個子任務，通過遞歸地處理子任務來提高算法效率。聚類分析方法與實例解析04聚類分析是一種數據分類方法，將相似的對象分為一組，使得同一組內的對象彼此相似，不同組的對象相異。聚類分析定義基于數據特征，聚類分析可以分為數值型數據聚類和分類型數據聚類；基于聚類方式，可以分為層次聚類、劃分聚類、密度聚類和網格聚類等。聚類分析類型聚類分析基本概念及類型劃分K-Means聚類算法原理及步驟K-Means算法原理通過迭代的方式，將數據集劃分為K個類別，使得同一類別中的數據點到該類中心的距離和最小。K-Means算法步驟K-Means算法優缺點選擇K個初始中心點；根據距離最近原則，將每個數據點分配到某個中心點所屬的類別；更新每個類別的中心點，重復上述步驟，直到中心點不再變化或達到迭代次數。優點在于簡單易用、效率高，適用于大規模數據集；缺點在于對初始中心點敏感，容易陷入局部最優解，K值難以確定。123層次聚類、密度聚類等其他方法介紹層次聚類通過計算數據點之間的相似度，構建一棵層次聚類樹，樹的不同層次對應不同的聚類結果。根據聚類過程，可分為自下而上的凝聚層次聚類和自上而下的分裂層次聚類。密度聚類基于數據點的密度進行聚類，核心思想是尋找高密度區域，并將處于低密度區域的點視為噪聲或邊界點。常見的密度聚類算法有DBSCAN、OPTICS等。其他聚類方法網格聚類將數據空間劃分為有限個單元，以這些單元為對象進行聚類；譜聚類通過構建圖的拉普拉斯矩陣及其特征向量進行聚類；模型聚類假設數據是由某個潛在的概率模型生成的，通過求解模型參數來確定聚類結構。分類預測模型構建與優化策略05分類預測問題根據輸入的特征判斷樣本所屬的類別，是監督學習的重要任務。評估指標準確率、精確率、召回率、F1值等，用于衡量分類預測模型的性能。分類預測問題描述及評估指標邏輯回歸、決策樹等經典分類算法講解邏輯回歸基于線性模型進行分類，通過sigmoid函數將線性回歸結果轉化為概率值，適用于二分類問題。決策樹通過一系列規則對數據進行分類，易于理解和解釋，但容易過擬合。樸素貝葉斯基于貝葉斯定理進行分類，對于獨立特征的條件概率有較好的分類效果。支持向量機通過找到最大間隔來劃分類別的超平面，對于高維數據和非線性數據有較好的分類效果。集成學習方法提升模型性能通過多次隨機抽樣構建多個模型，最終投票或平均決定分類結果，可以降低模型的方差。Bagging通過逐步加強訓練樣本的權重，使得多個弱分類器組合成一個強分類器，可以提高模型的偏差。Boosting結合Bagging和決策樹，通過隨機選擇特征和樣本構建多個決策樹，進一步降低模型的過擬合風險。隨機森林將多個不同的分類器進行組合，通過訓練一個元分類器來提高分類性能，可以綜合各個分類器的優點。Stacking02040103時序數據挖掘技術探討06時序數據特點具有高維、海量、連續、動態等特點，數據之間往往存在時間上的關聯性和依賴性。表示方法常用的時序數據表示方法包括時間序列圖、時間序列矩陣、特征提取等，具體選擇取決于后續分析任務的需求。時序數據特點及表示方法包括歐氏距離、動態時間規整、最長公共子序列等多種方法，用于衡量不同時間序列之間的相似程度。相似性度量常見的有時序關聯規則挖掘、時間序列模體發現、周期模式挖掘等，旨在從時序數據中挖掘出頻繁出現的模式或結構。模式發現算法相似性度量與模式發現算法特征選擇與降維從原始時序數據中提取出對預測目標具有解釋性的特征，降低數據維度，減少模型復雜度。結果解釋與應用將預測結果轉化為可理解的形式，如趨勢圖、預測值等，供決策者參考，并應用于實際場景中。模型訓練與評估選擇合適的預測模型（如ARIMA、狀態空間模型、神經網絡等），利用歷史數據進行訓練，并通過交叉驗證等方法評估模型性能。數據預處理包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等，以提高模型預測的準確性。時序預測模型構建過程數據挖掘實踐項目指導07項目選題與團隊組建建議明確項目目標和背景深入理解項目需求，明確數據挖掘的目標和背景，確保項目具有實際應用價值。組建跨學科團隊合理分工與協作數據挖掘項目需要多學科知識，建議組建包含數據科學、領域專家和編程人員等成員的團隊。根據項目需求，明確團隊成員的職責和分工，確保項目進展順利。123數據來源和獲取方式對收集到的數據進行清洗和整理，包括去除重復數據、處理缺失值、異常值等。數據清洗和整理數據探索和可視化通過數據探索和可視化手段，初步了解數據的特征和規律，為后續分析提供方向。