Python数据分析与挖掘

第1章绪论

从文明之初的“结绳计数”到文字发明后的“文以载道”，再到近代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的成长变迁。然而，直到已电子计算机为代表的现代信息技术出现后，才使人类掌握数据、处理数据的能力得到空前高速的发展。信息技术及其在社会经济生活方方面面的应用（即信息化）推动数据（信息）称为继物质、能源之后的第三大战略资源。数据挖掘与机器学习概述

14六月20253数据挖掘与机器学习概述主要的数据来源与领域:Web,e-commerce,transactions,stocks,…Science:Remotesensing,bioinformatics,scientificsimulation,…Societyandeveryone:news,YouTube“数据丰富，信息贫乏”数据挖掘机器学习

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数据分析数据分析（DataAnalysis，DA）是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计和计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据和指导方向。14六月20255

数据挖掘简介面对大量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，对规律进行探索，为决策提供有价值的信息。数据挖掘有助于发现趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果。人们迫切希望能够对海量数据进行分析挖掘，发现并提取隐含在数据中的有价值信息。14六月20256

数据挖掘简介数据挖掘（DataMining）是人工智能和数据库领域研究的热点问题，是指从大量有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、事先不知道但具有潜在利用价值的信息的过程。这个定义包括几层含义：数据必须是真实的、大量的并且含有噪声的；发现的是用户感兴趣的可以接受、理解和运用的知识；仅支持特定的问题，并不要求放之四海而皆准的知识。与数据挖掘的含义类似的还有一些术语如：从数据中心挖掘知识、知识提取、数据/模式分析等。7

数据挖掘的主要任务数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。8DataCleaningDataIntegrationDataWarehouseKnowledgeTask-relevantDataSelectionDataMiningPatternEvaluation

数据分析与数据挖掘的联系

数据分析与数据挖掘的联系

2.数据挖掘的主要任务数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘的主要任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。（1）关联规则挖掘由RakeshApwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律称为关联。（2）预测建模是指根据已知的数据构建出一个数据模型，然后应用这个模型对未知数据的所属分类进行预测，主要包括分类和回归两类问题。11

2.数据挖掘的主要任务分类分类一般用于预测离散的目标变量，建立一个从输入数据到分类标签的映射。分类分析常见的算法有决策树、最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络和支持向量机SVM等。回归回归是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，常用于预测连续的目标变量。虽然分类和回归针对的预测目标不同，但两者都是通过训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。常见的回归分析方法有线性回归、逻辑回归、多项式回归等。

2.数据挖掘的主要任务（3）聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，使得同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据尽量相异。基本的聚类分析方法主要有划分方法、层次方法、基于密度的方法和基于网格的方法。（4）离群点指全局或局部范围内偏离一般水平的观测对象。离群点等异常值会对数据分析与挖掘产生不良影响。13

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