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数据挖掘原理欢迎来到《数据挖掘原理》的课件,本课程将会向您介绍数据挖掘的历PPT史、流程、方法和未来发展方向什么是数据挖掘数据挖掘定义利用各种数据挖掘算法或分析方法,探索大量数据的潜在关系,为决策提供理论与基础数据挖掘与机器学习两者非常相似,这两个领域都是从数据中提取知识和信息,但是数据挖掘更侧重于从大量数据中发掘隐藏的知识,而机器学习则更侧重于构建预测模型数据挖掘与商业许多企业已经将数据挖掘技术应用于市场调查,推广,销售和客户服务等历史和发展起源发展未来数据挖掘技术起源于年代,随着数据和计算能力的爆炸性未来,随着智能和自动化的发1980那时主要应用于统计学和机器增长,数据挖掘在世纪年展,数据挖掘将在许多领域广2090学习领域代得到快速发展,应用领域也泛应用,包括医疗、城市规划得到了拓宽和智能交通等应用领域金融1数据挖掘可用于金融欺诈检测、交易预测和信用风险评估等商业2数据挖掘可用于客户关系管理、市场分析、产品推广和销售提高等医疗3数据挖掘可用于疾病诊断、药物研发和临床治疗等,促进医疗卫生信息化社交网络4建设数据挖掘可用于社交媒体分析、用户画像和个性化推荐等,提高用户体验和社群吸引力基本任务数据预处理数据挖掘知识表示将原始数据转换为可用于挖掘根据数据结构和问题类型选择将挖掘结果转换为易于理解和的格式,包括数据清理、集成、合理的挖掘技术,进行模型建使用的形式,包括可视化、分转换和规约立和优化,并对结果进行评估类、聚类和规则等和解读数据挖掘的流程业务理解1从业务和应用角度理解挖掘目标和任务,为挖掘流程提供方向数据理解2整理和探索数据集,包括数据质量和统计分析,为后续挖掘建立基础数据准备3对数据进行清洗、转换和集成,为挖掘算法提供结构化和规范化的数建模4据集选择适合问题的算法并建立模型,如聚类、分类、关联规则等模型评估5对建立的模型进行检验和评估,确模型应用定模型的准确性、可靠性和可用性6将模型应用于实际业务场景中,并持续监控和改进模型效果和精度常见的技术和方法分类聚类将数据集分成类别或标签,用于预测、分类将数据集按照相似性进行分组或聚合,用于和识别等,如决策树、支持向量机等数据探索、异常检测和推荐算法等,如k-、等means DBSCAN关联规则深度学习挖掘数据之间的关系和关联,如规律、频率一种模仿人类大脑进行信息处理的技术,擅和趋势等,用于推荐系统、市场分析和交叉长于处理和分类大规模的非结构化数据,如销售等,如、等图像、声音和自然语言处理等,如神经网络、Apriori FP-Growth卷积神经网络等挑战和未来发展趋势隐私保护大数据处理与人工智能结合数据挖掘面对着保护个人隐私数据挖掘在大数据背景下,需近年来,数据挖掘技术与人工的挑战,需要寻求一些度量方要寻求高效处理和分析技术智能,如深度学习、自然语言法处理等结合日益紧密,相互促进发展。