数据挖掘概述p63课件•数据挖掘背景与意义•数据预处理技术•常用算法介绍及原理分析•机器学习在数据挖掘中应用•深度学习在数据挖掘中应用•实践案例分析与讨论•总结与展望CHAPTER数据挖掘背景与意义大数据时代来临数据量的爆炸式增长数据类型的多样化数据价值的挖掘需求数据挖掘定义及作用数据挖掘定义数据挖掘作用应用领域与发展趋势应用领域数据挖掘技术广泛应用于金融、医疗、教育、交通、能源等各个领域。例如，在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、欺诈检测、风险管理等；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发、临床决策支持等。发展趋势随着大数据技术的不断发展，数据挖掘技术也在不断演进。未来数据挖掘技术的发展趋势包括深度学习与神经网络融合、多源异构数据融合挖掘、实时数据流挖掘等。同时，随着人工智能技术的不断进步，数据挖掘技术将在更多领域得到广泛应用。CHAPTER数据预处理技术数据清洗与整合数据清洗数据整合将多个数据源的数据进行合并、连接、融合，形成一个统一的数据集，便于后续分析。特征选择与降维处理特征选择从原始数据中挑选出对目标变量有显著影响的特征，降低数据维度，提高模型性能。降维处理通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法，将数据从高维空间映射到低维空间，减少计算复杂度，提高模型泛化能力。样本平衡与划分策略样本平衡划分策略CHAPTER常用算法介绍及原理分析关联规则算法Apriori算法FP-growth算法聚类分析算法K-means算法层次聚类算法将数据划分为K个聚类，使每个聚类内部相似度高，外部相似度低，适用于客户分群、图像识别等场景。通过逐层合并或分裂聚类，形成树形聚类结构，适用于多尺度数据集的聚类分析。VS分类预测算法决策树算法支持向量机（SVM）算法CHAPTER机器学习在数据挖掘中应用监督学习模型构建与优化方法模型评估模型选择1超参数调优特征工程非监督学习模型构建及效果评估0103聚类分析异常检测应用K-means、层次聚类等算法，对数据进行聚类分析，发现数据中的结构和规律。通过孤立森林、局部异常因子等算法，发现数据中的异常值，为业务提供风险预警。0204降维处理模型评估利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低数据维度，提高数据处理效率。使用轮廓系数、CH指数等指标，对聚类效果和异常检测性能进行评估。强化学习在推荐系统中应用环境建模奖励函数设计策略学习探索与利用平衡CHAPTER深度学习在数据挖掘中应用神经网络基本原理及模型构建神经元模型激活函数模拟人脑神经元，接收输入信号并产将神经元输出映射到非线性空间，增强模型表达能力。生输出信号。前向传播与反向传播优化算法通过前向传播计算输出，反向传播调整权重和偏置。运用梯度下降、动量、Adam等优化算法，最小化损失函数，提高模型性能。卷积神经网络（CNN）图像识别技术卷积层池化层全连接层图像识别应用循环神经网络（RNN）序列数据处理0102循环神经元序列建模具有记忆功能，能够捕捉序列数据中的时间依赖性。处理变长序列数据，如文本、语音、视频等。长期依赖问题序列数据处理应用解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或爆炸问题。自然语言处理、语音识别、推荐系统等。0304CHAPTER实践案例分析与讨论电商用户行为分析案例数据来源与预处理特征提取与选择模型构建与优化结果解读与应用金融风控欺诈检测案例特征提取与选择数据来源与预处理结果解读与应用模型构建与优化医疗健康领域应用案例数据来源与预处理特征提取与选择结果解读与应用模型构建与优化CHAPTER总结与展望关键知识点总结回顾数据挖掘定义数据预处理通过大量数据分析，揭示隐藏其中的有用信息和规律。包括数据清洗、集成、转换和规约，以提高数据质量和挖掘效果。挖掘算法评估与优化掌握常用的分类、聚类、关联规则和异常检测等算法原理及应用。运用评估指标对挖掘结果进行评价，优化算法和参数以提升性能。未来发展趋势预测大数据与深度学习融合强化跨领域应用数据安全与隐私保护自动化与智能化发展WATCHING
