课程大纲与学习目标课程大纲我们将涵盖数据挖掘的基本概念、技术、应用以及行业实践。学习目标
什么是数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的发展历程1早期阶段从统计分析和数据库技术发展而来。2机器学习兴起数据挖掘技术得到显著发展，应用领域不断扩展。3大数据时代数据挖掘技术与大数据技术融合，应用场景更加广泛。
数据挖掘在不同行业的应用价值电商个性化推荐、精准营销、库存管理金融风险控制、欺诈检测、客户画像医疗疾病诊断、药物研发、医疗影像分析制造生产优化、质量控制、预测性维护
数据挖掘的基本流程数据收集从各种来源收集数据，如数据库、传感器、社交媒体等。数据预处理清洗、转换和整合数据，使其适合分析。特征工程选择和提取关键特征，提高模型的准确性。模型训练利用机器学习算法训练模型，建立数据与目标之间的关系。模型评估评估模型的性能，选择最佳模型进行部署。模型部署将模型应用于实际场景，提供预测、分类等服务。
数据准备与预处理数据清洗处理缺失值、异常值、重复数据等。数据转换将数据转换为适合分析的格式，例如归一化、标准化等。数据整合将来自多个来源的数据整合在一起。
数据清洗的关键技术123缺失值处理插值法、删除法等。异常值处理离群点检测、箱线图分析等。重复数据处理去重算法、匹配算法等。
特征工程概述特征选择从原始数据中选择对模型预测结果有重要影响的特征。特征提取从原始特征中提取更高层次的特征，增强模型的表达能力。特征转换对特征进行转换，例如对数值特征进行离散化、对文本特征进行词向量化等。
特征选择方法过滤式根据特征本身的属性进行选择，例如方差、相关性等。包裹式通过模型的性能评价指标进行选择，例如交叉验证等。嵌入式在模型训练过程中进行特征选择，例如正则化、Lasso回归等。
降维技术1主成分分析(PCA)将原始数据投影到更低维度的空间，保留主要的成分信息。2线性判别分析(LDA)在降维的同时考虑类别信息，提高分类模型的性能。3t-SNE非线性降维技术，适用于高维数据的可视化。
机器学习基础1监督学习使用已标记的数据训练模型。2无监督学习使用未标记的数据训练模型。3强化学习通过与环境交互来学习。
监督学习算法1分类将数据划分为不同的类别。2回归预测连续型变量。
分类算法详解1决策树基于树结构进行分类。2支持向量机找到最佳的超平面进行分类。3逻辑回归利用逻辑函数进行分类。4朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类。
决策树算法原理特征选择选择最佳特征进行分裂。1节点分裂根据特征值将数据划分到不同的分支。2叶子节点最终的分类结果。3
随机森林算法随机森林算法是多个决策树的集合，通过投票机制进行分类。
支持向量机样本1样本2支持向量机算法通过寻找最佳的超平面来进行分类。
聚类算法K-means将数据划分为K个簇，每个簇的中心点称为质心。层次聚类通过层次结构将数据进行分组。
K-means聚类1初始化质心随机选择K个数据点作为初始质心。2分配数据点将每个数据点分配到最近的质心所在的簇。3更新质心重新计算每个簇的质心，并重复步骤2和3，直到质心不再改变。
层次聚类自底向上从单个数据点开始，逐步合并相似的簇。自顶向下从所有数据点开始，逐步拆分不相似的簇。
非监督学习技术聚类将数据划分到不同的簇中。降维将高维数据映射到低维空间。关联规则挖掘发现数据集中频繁出现的模式。异常检测识别与其他数据点不同的数据点。
关联规则挖掘数据准备对数据进行预处理。频繁项集挖掘找到频繁出现的项集。关联规则生成从频繁项集中生成关联规则。规则评估评估关联规则的置信度、支持度等指标。
Apriori算法候选集生成根据频繁项集生成候选集。1支持度计数计算候选集的支持度。2频繁项集识别识别支持度大于阈值的频繁项集。3
推荐系统原理1协同过滤根据用户的历史行为进行推荐。2内容推荐根据用户兴趣和物品内容进行推荐。3混合推荐结合多种推荐方法进行推荐。
协同过滤技术基于用户的基于物品的混合协同过滤技术根据用户或物品之间的相似性进行推荐。
深度学习在数据挖掘中的应用图像识别自动识别图像中的物体、场景等。自然语言处理理解和生成自然语言文本。语音识别将语音信号转换为文字。
神经网络基础1感知机单层神经网络，能够进行简单的线性分类。2多层感知机(MLP)多层神经网络，能够处理非线性关系。3深度神经网络(DNN)具有多层隐藏层的神经网络，能够提取复杂特征。
卷积神经网络卷积层提取图像中的局部特征。池化层减少特征的维度，提高模型的鲁棒性。全连接层将特征映射到分类结果。
数据可视化技术1图表条形图、折线图、饼图等。2地图地理信息可视化。3网络图关系图、社交网络图等。
可视化工具介绍Tableau易于使用的可视化工具，适合快速创建图表和仪表盘。PowerBI微软的商业智能工具，提供丰富的