大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)重點(diǎn)基礎(chǔ)知識點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型繁多、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)具有4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。c.大數(shù)據(jù)來源廣泛，包括互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體等。2.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)a.大數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。b.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。c.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如金融、醫(yī)療、教育等。3.大數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺a.大數(shù)據(jù)挖掘工具包括Hadoop、Spark、Flink等。b.大數(shù)據(jù)挖掘平臺包括阿里云、騰訊云、華為云等。c.大數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺為數(shù)據(jù)挖掘提供高效、穩(wěn)定的環(huán)境。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)等。b.數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式。d.數(shù)據(jù)歸一化：將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量綱。2.特征選擇a.特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取出有用的特征。b.特征選擇：從提取出的特征中選擇出最有代表性的特征。c.特征重要性評估：評估特征對預(yù)測目標(biāo)的影響程度。d.特征組合：將多個特征組合成新的特征。3.聚類與分類a.聚類：將相似的數(shù)據(jù)歸為一類。b.分類：將數(shù)據(jù)分為不同的類別。c.聚類算法：Kmeans、層次聚類、DBSCAN等。d.分類算法：決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。三、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘概述a.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。b.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘廣泛應(yīng)用于商業(yè)智能、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。c.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本思想是發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。2.頻繁項(xiàng)集挖掘a.頻繁項(xiàng)集挖掘是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集。b.頻繁項(xiàng)集挖掘算法：Apriori、FPgrowth等。c.頻繁項(xiàng)集挖掘步驟：候選項(xiàng)集、計算支持度、頻繁項(xiàng)集。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘a.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從頻繁項(xiàng)集中關(guān)聯(lián)規(guī)則。b.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法：Apriori、FPgrowth等。c.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟：候選項(xiàng)集、計算支持度、頻繁項(xiàng)集、關(guān)聯(lián)規(guī)則。四、大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用1.金融領(lǐng)域a.風(fēng)險評估：通過分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測客戶信用風(fēng)險。b.信用評分：根據(jù)，評估其信用等級。c.個性化推薦：根據(jù)客戶喜好，推薦理財產(chǎn)品。2.醫(yī)療領(lǐng)域a.疾病預(yù)測：根據(jù)患者病史，預(yù)測疾病發(fā)生概率。b.治療方案推薦：根據(jù)患者病情，推薦合適的治療方案。c.藥物研發(fā)：通過分析藥物數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)。3.教育領(lǐng)域a.學(xué)績預(yù)測：根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，預(yù)測其成績。b.課程推薦：根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，推薦合適的課程。c.教學(xué)資源優(yōu)化：根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)需求，優(yōu)化教學(xué)資源。五、大數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)與展望1.數(shù)據(jù)質(zhì)量a.數(shù)據(jù)質(zhì)量對挖掘結(jié)果有重要影響。b.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵。c.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.模型可解釋性a.模型可解釋性是大數(shù)據(jù)挖掘的重要挑戰(zhàn)。b.提高模型可解釋性有助于提高用戶信任度。c.可解釋性技術(shù)如LIME、SHAP等有助于提高模型可解釋性。3.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展趨勢a.深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用越來越廣泛。b.大數(shù)據(jù)挖掘算法將更加高效、準(zhǔn)確。c.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將與其他領(lǐng)域技術(shù)融合，產(chǎn)生更多創(chuàng)新應(yīng)用。[1]，.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2018.