数据挖掘技术：从基础到实践
课程大纲与学习目标课程大纲?数据挖掘概述?数据预处理?特征工程?机器学习算法?聚类分析?关联规则挖掘?预测分析?文本挖掘?推荐系统?大数据环境下的数据挖掘?数据挖掘工具?实践案例?伦理问题?未来趋势学习目标
什么是数据挖掘定义数据挖掘是指从大量数据中提取隐含的、有价值的信息和模式的过程，是利用计算机科学、统计学、机器学习等方法，从大量数据中提取有价值的信息和模式，并将其应用于决策支持、预测和预测等领域。目标
数据挖掘的发展历程1早期阶段(1960s-1980s)?数据库技术的发展?统计分析方法的应用?专家系统和知识发现的尝试2数据挖掘兴起(1990s)?数据量的爆炸式增长?机器学习和人工智能的进步?数据挖掘技术的正式提出和应用3大数据时代(2000s至今)
数据挖掘在不同行业的应用电商?用户行为分析?商品推荐?营销策略优化金融?风险控制?欺诈检测?投资策略医疗?疾病诊断?药物研发?医疗保健其他
数据挖掘的基本流程1.数据采集收集原始数据，例如从数据库、网站、传感器等获取2.数据预处理清洗、转换和整合数据，使其适合分析3.特征工程提取和选择相关特征，用于构建模型4.模型构建选择合适的机器学习算法，训练数据模型5.模型评估使用测试数据评估模型性能，调整参数6.模型部署将模型部署到实际应用中，进行预测和分析
数据采集与预处理数据来源?数据库?网站?API?传感器?社交媒体?文本文件?图像?音频?视频数据格式?结构化数据?半结构化数据?非结构化数据数据质量?完整性?一致性?准确性?及时性?可用性
数据清洗的关键技术缺失值处理?删除?填充?插值异常值处理?删除?替换?归类重复值处理?删除?合并数据转换?数据类型转换?数据标准化?数据离散化
特征工程概述特征提取从原始数据中提取出更有效的信息1特征选择选择对模型性能贡献最大的特征2特征变换对特征进行转换或组合，以改善模型性能3
特征选择方法过滤式方法?方差过滤?相关性分析?信息增益?卡方检验?互信息包裹式方法?逐步回归?递归特征消除?决策树?支持向量机嵌入式方法?正则化?决策树?随机森林?神经网络
特征提取技术PCA主成分分析将高维数据降维到低维空间，保留主要信息LDA线性判别分析利用类别信息进行降维，提高分类效果ICA独立成分分析寻找数据中的独立成分，用于信号分离t-SNEt分布随机邻域嵌入将高维数据降维到二维或三维空间，用于可视化
数据降维技术1数据降维减少数据特征的维度，简化模型，提高效率2降维方法?特征选择?主成分分析(PCA)?线性判别分析(LDA)?独立成分分析(ICA)?t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)
机器学习算法基础1监督学习使用标记数据训练模型，进行预测和分类2无监督学习使用无标记数据训练模型，进行聚类和降维3强化学习通过与环境交互，学习最佳策略，进行决策
监督学习算法分类回归其他
分类算法详解1逻辑回归处理二元分类问题，预测事件发生的概率2朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，根据特征的概率独立性进行分类3K近邻算法根据样本的相似度进行分类，属于懒惰学习算法4决策树根据特征构建决策树，进行分类
决策树算法原理ID3算法?使用信息增益选择最佳特征?递归构建决策树C4.5算法?使用信息增益率选择最佳特征?能够处理连续型特征?能够处理缺失值CART算法?使用基尼指数选择最佳特征?能够构建二叉树?能够处理回归问题
支持向量机(SVM)SVM原理?寻找最大间隔超平面?将数据映射到高维空间?使用核函数进行非线性分类应用场景?图像识别?文本分类?医疗诊断?金融风控
随机森林算法1随机森林原理?构建多棵决策树?使用投票机制进行分类?能够处理高维数据?能够防止过拟合2应用场景?欺诈检测?医疗诊断?信用评级?图像识别
神经网络与深度学习神经网络?模拟人脑神经元结构?通过层级结构进行信息处理?能够学习复杂的模式深度学习?多层神经网络?大数据训练?能够处理复杂任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理
聚类算法介绍定义将数据点分组，使同一组内的样本相似，不同组内的样本差异较大1目标?发现数据中的隐藏结构?将数据分类?提高数据的可理解性2
K-means聚类算法原理?随机选择K个中心点?将数据点分配到最近的中心点?更新中心点的位置?迭代直至中心点不再改变应用场景?客户