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BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA《数据挖掘项目实施》ppt课件目录CONTENTS•数据挖掘概述•数据挖掘项目实施流程•数据挖掘工具和技术•数据挖掘实践案例•数据挖掘的挑战与展望BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA01数据挖掘概述数据挖掘的定义总结词数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术详细描述数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索隐藏在其中的信息的过程,这些数据可以是结构化的,也可以是非结构化的数据挖掘的目标是发现数据中的模式、趋势和关联,从而帮助决策者做出更好的决策数据挖掘的原理总结词数据挖掘基于机器学习和统计学原理,通过数据分析和模式识别来发现有价值的信息详细描述数据挖掘通过运用聚类分析、分类、关联规则挖掘等方法,对数据进行深入分析,从而揭示出隐藏在数据中的模式和关联这些模式和关联可以用于预测未来的趋势和行为数据挖掘的应用场景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在金融领域,数据挖掘可以用于风险管理和欺诈检测;在医疗领域,数据挖掘可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在市场营销领域,数据挖掘可以用于客户细分和精准营销BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA02数据挖掘项目实施流程需求分析明确目标与客户深入沟通,明确数据挖掘项目的目标,确保双方对项目期望有共同理解收集信息收集与项目相关的背景资料、业务需求和市场状况,为后续步骤提供依据数据准备数据收集根据需求分析结果,制定数据收集计划,确保数据的全面性和准确性数据清洗对收集到的数据进行预处理,如缺失值填充、异常值处理和数据转换等数据探索要点一要点二数据探索数据转换初步分析数据,了解数据的分布、特征和关系,为后续建根据数据探索结果,对数据进行必要的转换和整合,以满模提供基础足建模需求模型选择与建立模型选择模型建立根据项目目标和数据特点,选择合适的利用选定的模型对数据进行训练,构建数挖掘模型,如分类、聚类、关联规则等据挖掘模型VS模型评估与优化模型评估模型优化通过交叉验证、ROC曲线等方法评估模型的根据模型评估结果,对模型进行调整和优化,性能,确保模型的有效性和可靠性提高模型的预测准确性和泛化能力BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA03数据挖掘工具和技术分类算法决策树分类神经网络分类朴素贝叶斯分类支持向量机分类K最近邻分类聚类算法K均值聚类01层次聚类DBSCAN聚类02030405密度聚类谱聚类关联规则挖掘Apriori算法FP-Growth算法ECLAT算法关联规则评估方法时间序列分析时间序列数据清洗和预处理时间序列趋势分析01040203时间序列相关性分析时间序列周期性分析特征工程特征转换和编码特征衍生和构造特征归一化和标准特征选择和降维特征评估和优化化BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA04数据挖掘实践案例电商用户行为分析详细描述利用数据挖掘技术,如聚类、关联规则挖掘等,分析用户行为模式总结词通过分析电商平台的用收集用户在电商平台上的浏览、根据分析结果,制定个性化的营户行为数据,了解用户偏好、购搜索、购买、评价等行为数据销策略和推荐算法,提高用户满买习惯和趋势,为电商企业提供意度和转化率精准营销和个性化推荐金融欺诈检测总结词通过分析金融及时发现异常交易和欺收集各类金融交易数据,交易数据,及时发现异诈行为,采取相应的风010305如信用卡交易、银行转常交易和欺诈行为,保险控制措施,降低金融账等障金融安全损失利用分类、聚类和异常0204详细描述检测算法,分析交易数据的特征和模式推荐系统收集用户在网站或应用上的浏览、搜索、购买等行为数据利用协同过滤、内容过滤等推荐详细描述算法,分析用户兴趣和偏好总结词通过分析用户兴趣和行根据用户兴趣和偏好,为其推荐为数据,为用户推荐相关内容或相关内容或产品,提高用户满意产品,提高用户体验和满意度度和忠诚度BIG DATAEMPOWERSTO CREATEA NEWERA05数据挖掘的挑战与展望数据质量问题数据完整性数据可能存在缺失、异常或不一致的情况,影响挖掘结果的准确性数据噪声数据中的噪声和无关信息可能干扰挖掘算法,导致误判和错误结论数据维度问题随着数据维度增加,数据噪音和无关信息也增多,给数据挖掘带来挑战算法可解释性黑盒模型可解释性需求提升模型透明度许多高级数据挖掘算法,如深度在某些领域,如医疗和金融,决通过使用可解释性强的模型、特学习模型,被视为黑盒模型,其策必须能够被解释,以满足法规征工程或可视化技术,提高模型决策过程难以解释和伦理要求的可解释性数据安全与隐私保护数据泄露风险在数据挖掘过程中,敏感信息可能被非授权访问和使用隐私法规各国政府和国际组织正在制定隐私法规,限制数据收集和使用隐私保护技术加密、匿名化、差分隐私等技术被用于保护数据隐私数据挖掘技术的发展趋势强化学习01强化学习可以用于指导数据探索和分析,提高数据挖掘的效率和准确性可解释机器学习02随着算法可解释性的需求增加,可解释机器学习技术将得到更广泛应用边缘计算03随着物联网设备数量的增加,边缘计算将在数据挖掘中发挥重要作用THANKS感谢观看。