还剩27页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
《数据挖掘应用》ppt课件•数据挖掘概述contents•数据挖掘技术•数据挖掘流程目录•数据挖掘案例分析•数据挖掘的挑战与未来发展01数据挖掘概述数据挖掘的定义数据挖掘从大量数据中提取有用信息的过程,通过算法和技术的运用,发现数据中的模式、趋势和关联数据挖掘的分类分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列和序列模式挖掘等数据挖掘的步骤数据预处理、数据探索、模型建立、模型评估和部署数据挖掘的起源与发展起源发展历程发展趋势20世纪80年代末期,随着数据库从最初的统计分析,到机器学习随着大数据和云计算的发展,数技术的普及和数据的快速增长,和人工智能技术的应用,数据挖据挖掘在处理海量数据、实时分人们开始寻找更有效的数据分析掘技术不断演进析等方面面临新的挑战和机遇方法数据挖掘的应用领域0102商业智能金融市场趋势预测、客户细分、销售预风险评估、欺诈检测、股票价格预测等测等医疗科学研究疾病诊断、药物发现、患者预后分基因组学、天文学、气候学等领域析等的数据分析030402数据挖掘技术数据预处理数据清洗数据转换去除重复、不完整、不准确的将数据转换为适合挖掘的格式,数据,确保数据质量如数值型、类别型等特征选择数据归一化选取与目标变量最相关的特征,将不同量纲的数据统一到同一减少计算复杂度尺度,便于比较分析聚类分析K-means聚类层次聚类将数据划分为K个簇,使每个簇内部数据点根据数据点之间的距离进行聚类,形成层次相似度最高结构DBSCAN聚类谱聚类基于密度的聚类,能够发现任意形状的簇利用数据的相似性矩阵进行聚类,适用于高维数据的聚类关联规则挖掘Apriori算法FP-Growth算法用于挖掘频繁项集和关联规则高效挖掘频繁项集和关联规则ECLAT算法基于约束的关联规则挖掘垂直挖掘频繁项集和关联规则根据用户需求和业务逻辑,挖掘满足特定条件的关联规则决策树与神经网络决策树分类随机森林分类基于特征进行分类,易于理解和解释结合多棵决策树进行分类,提高分类准确率BP神经网络卷积神经网络模拟人脑神经元之间的连接,进行非线性适用于图像识别和处理领域分类和回归贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器基于特征条件独立假设的贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器适用于连续特征和正态分布的数据多项式朴素贝叶斯分类器适用于类别概率分布离散的情况贝叶斯网络分类器利用有向图表示特征之间的依赖关系03数据挖掘流程问题定义与数据准备问题定义明确数据挖掘的目标和问题,确定需要解决的业务需求数据准备收集、清洗、转换和整合相关数据,为后续的数据挖掘提供高质量的数据源数据探索与特征选择数据探索初步了解数据的分布、特征和关系,识别异常值和缺失值特征选择根据业务需求和数据特点,选择与目标变量相关的特征,去除无关或冗余的特征模型选择与训练模型选择根据问题的性质和数据的类型,选择合适的挖掘算法和模型模型训练使用选定的算法和数据集进行模型训练,生成预测模型模型评估与优化模型评估通过交叉验证、ROC曲线、准确率等指标评估模型的性能模型优化根据评估结果调整模型参数或尝试其他算法,以提高模型的预测性能部署与监控模型部署监控与更新将训练好的模型部署到实际应用中,提定期监控模型的性能,及时调整或更新模供预测或分类服务型以适应数据的变化和业务的发展VS04数据挖掘案例分析电商用户行为分析总结词用户行为数据收集用户画像构建用户行为模式挖掘精准营销和个性化推荐通过分析用户在电商平收集用户在电商平台上基于用户行为数据,构通过数据挖掘技术,挖根据用户画像和行为模台的浏览、购买、搜索的浏览记录、购买记录、建用户画像,包括用户掘用户的浏览路径、购式,进行精准营销和个等行为,挖掘用户的消搜索历史等数据的基本信息、兴趣偏好、买决策过程等行为模式性化推荐,提高用户满费习惯、兴趣偏好和购购买意向等意度和转化率买意向,为精准营销和个性化推荐提供支持金融欺诈检测交易数据收集欺诈模式挖掘收集各类金融交易数据,包括通过数据挖掘技术,发现异常银行转账、信用卡消费、投资交易和欺诈模式,如大额频繁交易等转账、非正常时间交易等总结词特征提取欺诈预警和干预通过分析金融交易数据,发现从交易数据中提取与欺诈行为根据挖掘出的欺诈模式,建立异常交易和欺诈行为,预防金相关的特征,如交易金额、交预警系统和干预机制,及时发融欺诈和保护客户利益易频率、交易地点等现和阻止欺诈行为市场细分与定位市场数据收集总结词收集关于消费者需求、消费习惯、购买力等方面的市场数据通过分析市场数据,将消费者群体划02分为不同的细分市场,为产品定位和营销策略提供依据市场细分0103利用数据挖掘技术,将消费者群体划分为不同的细分市场,如价格敏感型、品质追求型等营销策略制定基于市场细分和产品定位,制定有效的营销策略,提高市场份额和销售业0504产品定位绩根据市场细分结果,为产品制定针对性的定位策略,满足不同消费者的需求推荐系统个性化推荐根据推荐算法,为用户推荐相关内容或产推荐算法设计品,提高用户满意度和忠诚度根据用户偏好分析结用户偏好分析果,设计有效的推荐用户行为数据收集算法,如协同过滤、利用数据挖掘技术分基于内容的推荐等总结词收集用户在平台上的析用户行为数据,挖通过分析用户的历史历史行为数据,包括掘用户的兴趣偏好和行为和偏好,为其推浏览记录、购买记录、购买意向荐相关内容或产品,搜索历史等提高用户满意度和忠诚度05数据挖掘的挑战与未来发展数据质量与处理速度数据质量数据挖掘的前提是拥有高质量的数据,但在实际应用中,常常面临数据不完整、不准确、不一致等问题处理速度随着数据量的增长,数据挖掘算法的处理速度成为瓶颈,需要不断优化算法以提高效率可解释性与隐私保护可解释性隐私保护为了使数据挖掘的结果更容易被理解,需要在数据挖掘过程中,需要采取措施保护用户研究可解释性强的算法,以便用户能够理解的隐私,如加密、匿名化等技术模型做出的决策大数据处理与分析技术要点一要点二大数据集成实时分析将不同来源、格式、结构的数据进行整合,形成一个统一随着数据流量的增加,需要研究实时数据分析技术,以便的数据集快速响应业务需求数据挖掘与其他技术的融合与机器学习融合与云计算融合利用机器学习算法对数据进行特征提取和分利用云计算的分布式存储和计算能力,实现类,提高数据挖掘的准确性和效率大规模数据的挖掘和分析感谢您的观看THANKS。