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《数据挖掘技术方法》ppt课件目•数据挖掘概述•数据挖掘的主要技术方法录•数据挖掘过程•数据挖掘的挑战与未来发展CATALOGUE01CATALOGUE数据挖掘概述数据挖掘的定义总结词数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程详细描述数据挖掘是一个跨学科的领域,它结合了统计学、机器学习和数据库系统等多个学科的知识数据挖掘的目标是从大量数据中提取有用的信息和知识,这些信息可以用于决策支持、商业智能、预测模型等多种应用数据挖掘的起源与发展总结词数据挖掘起源于20世纪80年代,随着大数据技术的不断发展,数据挖掘的应用越来越广泛详细描述数据挖掘的概念最早可以追溯到20世纪80年代,当时人们开始研究如何从大量数据中提取有用的信息随着数据库技术的不断发展,数据存储和查询变得越来越方便,这为数据挖掘提供了基础近年来,随着大数据技术的兴起,数据挖掘的应用越来越广泛,涉及的领域也越来越广泛数据挖掘的应用领域总结词数据挖掘在各个领域都有广泛的应用,如金融、医疗、市场营销等详细描述数据挖掘的应用领域非常广泛,它可以用于金融领域的风险管理和欺诈检测,医疗领域的疾病诊断和治疗方案优化,市场营销领域的客户细分和预测模型等此外,数据挖掘还可以用于社交网络分析、物联网数据分析等新兴领域02CATALOGUE数据挖掘的主要技术方法分类与预测01020304分类预测常见算法应用场景基于已知的数据集,构建分类基于已知的数据集,构建回归决策树、逻辑回归、支持向量信用卡欺诈识别、疾病预测等模型,用于预测新数据的类别模型,用于预测新数据的连续机等值聚类分析聚类将数据集划分为若干个相似的群组,使得同一群组内的数据尽可能相似,不同群组的数据尽可能不同常见算法K-means、层次聚类等应用场景市场细分、客户分群等关联规则挖掘商品推荐、交叉销售等应用场景Apriori、FP-Growth等常见算法发现数据集中项之间的有趣关系关联规则挖掘序列模式挖掘010203序列模式挖掘常见算法应用场景发现数据集中项之间的时序关系GSP、PrefixSpan等股票价格预测、气候变化分析等异常检测异常检测01发现数据集中与大多数数据明显不同的数据常见算法02基于统计的方法、基于距离的方法等应用场景03信用卡欺诈检测、设备故障预测等03CATALOGUE数据挖掘过程数据预处理数据清洗数据转换识别并纠正数据中的错误和不将数据转换为适合挖掘的形式,一致性,如缺失值填充、异常如特征缩放、离散化等值处理等数据集成数据归一化将来自不同数据源的数据进行将数据规范化到统一尺度,以整合,形成一个统一的数据集便进行比较和分析特征选择与提取特征选择特征提取从原始特征中选取与目标变量最相关的特征,通过算法将原始特征转换为新的特征,以揭降低维度示数据的内在规律特征编码特征相关性分析对非数值型特征进行编码,以便能够被机器评估特征与目标变量的相关性,去除冗余和学习算法所接受无关的特征模型构建与评估模型选择模型训练根据数据特点和业务需求选择合适的使用训练数据对模型进行训练,调整挖掘模型模型参数模型验证模型优化使用验证数据对模型进行验证,评估根据验证结果调整模型参数,以提高模型的泛化能力模型的预测性能04CATALOGUE数据挖掘的挑战与未来发展数据质量问题数据质量评估评估数据的质量,包括准确性、完整性、一致性和及时性,是数据挖掘的重要步骤数据预处理对数据进行清洗、转换和整合,以提高数据的质量和可用性数据验证通过数据验证来确保数据的有效性和可靠性,避免数据挖掘结果出现偏差高维数据与大规模数据处理010203高维数据处理大规模数据处理数据采样与降维处理高维数据时需要考虑采用分布式计算和并行处通过数据采样和降维技术,数据的稀疏性和特征选择,理技术,提高大规模数据降低数据的维度和规模,以避免过拟合和计算效率处理的速度和效率提高计算效率和准确性低下可解释性与隐私保护可解释性隐私保护匿名化处理提高数据挖掘算法的可解在数据挖掘过程中保护用对数据进行匿名化处理,释性,使结果更容易被用户的隐私,避免敏感信息隐藏敏感信息,保护用户户理解和接受的泄露和滥用隐私数据挖掘与其他技术的融合数据挖掘与机器学习结合机器学习算法,提高数据挖掘的准确性和效1率数据挖掘与云计算利用云计算资源,实现大规模数据处理和分布式2计算数据挖掘与大数据分析结合大数据分析技术,挖掘海量数据的潜在价值3THANKS感谢观看。