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什么是数据挖掘？ - 知乎

什么是数据挖掘？ - 知乎首发于数据挖掘切换模式写文章登录/注册什么是数据挖掘？CrescentAI系外行星的研究生什么是数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤，从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。数据挖掘的起源来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。KDD(Knowledge Discovery from Database)数据清理消除噪声和不一致的数据；数据集成多种数据源可以组合在一起；数据选择从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；数据挖掘基本步骤，使用智能方法提取数据模式；模式评估根据某种兴趣度，识别代表知识的真正有趣的模式；知识表示使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。数据挖掘方法论业务理解（business understanding）从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划；数据理解（data understanding）数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设；数据准备（data preparation）数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换、清洗、构造、整合等数据预处理工作；建模（modeling）在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到最优值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段；模型评估（evaluation）在模型部署发布前，需要从技术层面判断模型效果和检查建立模型的各个步骤，以及根据商业目标评估模型在实际商业场景中的实用性。此阶段关键目的是判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑；模型部署（deployment）模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，封装满足业务系统使用需求。数据挖掘任务通常，数据挖掘任务分为下面两大类。预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable), 而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。描述任务。其目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。预测建模(predictivemodeling) 涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。关联分析(association analysis) 用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、理解地球气候系统不同元素之间的联系等。聚类分析(cluster analysis)旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显著影响地球气候的海洋区域以及压缩数据等。异常检测(anomaly detection) 的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。编辑于 2022-11-13 12:20・IP 属地未知数据挖掘数据数据挖掘入门赞同 1531 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录数

干货：手把手教你做数据挖掘 !（附教程&数据源）-CSDN博客

干货：手把手教你做数据挖掘 !（附教程&数据源）

最新推荐文章于 2023-05-08 19:31:34 发布

数据分析v

最新推荐文章于 2023-05-08 19:31:34 发布

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本文长度为10427字，建议阅读20+分钟

本文为你介绍数据挖掘的知识及应用。

引言

最近笔者学到了一个新词，叫做“认知折叠”。就是将复杂的事物包装成最简单的样子，让大家不用关心里面的细节就能方便使用。作为数据科学领域从业者，我们所做的事情就是用数学模型来解决实际的商业决策问题，最后包装成客户能看懂的简单图表。

笔者利用碎片化时间对“数据挖掘”这一领域知识进行了“折叠”。希望在这个碎片化的时代，对数据科学领域感兴趣的读者能够用最少的时间来学习最精华的东西。

图一：数据挖掘思维导图

一、什么是数据挖掘

简单地说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识，也叫做数据中的知识发现。

二、为什么需要数据挖掘

随着互联网工具的发展，分享和协作的成本大大降低。我们每天用手机聊天、购物、刷短视频、看新闻等日常的不经意动作给互联网行业提供了体量庞大的数据。这些数据通常被收集、存放在大型数据存储库中，没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了我们的能力。而数据挖掘技术的出现解决了这一问题。它可以从海量的数据中提取出有价值的信息，从而作为决策的重要依据。

三、演化过程

柏拉图曾说过“需要是发明之母”，每一项新技术的诞生都是顺应了这个时代的发展。数据挖掘”也是信息技术自然演化的结果。如下表格展示了该演化过程。

四、数据挖掘的具体步骤

许多人把数据挖掘视为“数据中的知识发现”，以下是其具体的步骤：

数据清理（消除噪声和不一致数据）数据集成（不同来源与格式的数据组合到一起）数据选择（挖掘所需的数据）数据变换（数据变换成适合挖掘的形式，如汇总，聚集操作）数据挖掘（方法，建模）模式评估（结果模型）知识表示（可视化）

五、数据挖掘的系统结构

图二：数据挖掘系统结构图

六、对何种数据进行挖掘

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。

七、挖掘任务

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务要找的模型类型。一般而言，数据挖掘任务可以分为两类：描述和预测。描述性挖掘任务描述数据库中数据的一般性质。预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测。其中描述类任务包含：特征化和区分等。

针对“特征化”，我们来举一个简单的例子：数据挖掘系统应当能够产生数据挖掘工程师特征的汇总描述，作为对该职位招聘的依据。结果可能是符合该职位的一般轮廓，如计算机相关专业、熟悉常用的数据挖掘算法、会使用统计分析工具、大数据开发经验等。那么，什么又是“区分”呢？继续之前的例子，数据挖掘系统应当能够描述出优秀数据挖掘工程师与一般数据挖掘工程师的轮廓。

优秀的数据挖掘工程师：超强的讲故事的能力、逻辑思维强、终身学习、喜欢用数学模型解决实际的问题。一般的数据挖掘工程师：了解常用数据挖掘算法、对工作能够积极完成、对挖掘结果无法清晰描述给相关人、不会主动学习该行业知识、从事此行业只是为了赚钱。这两个轮廓将作为我们评判优劣的依据。预测类任务为：关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析和趋势和演变分析等。下面章节的实例将介绍其中某些预测类模型。在这里就不再赘述。

八、挖掘什么模式的数据

1.易于理解的。

2. 在某种程度上，对于新的或检验数据是有效的。

3. 潜在有用的。

4. 新颖的。

5. 客观度量（支持度，置信度）。

6. 用户想要了解的，对用户有价值的。

九、数据挖掘的局限性

数据科学家吴军老师在《数学之美》一书中强调数学之所以美，是因为数学的简单性。我们的计算机基础就是布尔代数，其运算元素只由0,1组成。虽然数学如此简单，但其在各个领域的作用却不容忽视。它可以帮助我们发现仅凭经验无法发现的规律，找到仅凭经验无法总结出来的办法。因此在这个大数据时代，以数学为基础的数据挖掘领域常常会被大家神话。

认为现在的数据体量足够大，支持的异构数据种类越来越多，信息的数据化程度越来越完善，分布式的框架也给大数据的深度挖掘提供了有力支持，数据挖掘结果也就会越来越精准。其实不然，虽然这些有力条件提高了数据预测能力，但是毕竟还有很多事物暂时还无法数据化。比如人的思维，同时还有互联网没有采集到的人们的日常活动等。这些未被采集的信息，会导致我们挖掘的结果有偏差，甚至完全不可用。并且单一化的数学工具挖掘出的结果通常都比较片面。因此就需要我们建立多元化思维，在进行挖掘的时候要按照“T”型结构。

所谓“T”型结构就是利用现如今的有利条件进行纵向深度挖掘，同时也要横向扩展多学科知识。未来的数据挖掘领域，绝不是单一的数学一门单一学科就能搞定，而是多学科结合，综合考虑得出结论。

十、数据挖掘实例

1.准备工作

为了让大家更直观的了解数据挖掘的整个流程，我将该实例中需要用到的软件，以及如何安装、配置的过程整理出来，作为实例开始前的准备工作。我选取的是数据挖掘工具Rapidminer。之所以选择此工具，是由于它的便捷性，用拖拽的方式就可以进行分析挖掘，而本篇文章的侧重点是想展示数据挖掘的整个流程。这个工具无疑是最好的选择。

1.1Rapidminer工具简介

Rapidminer是一款预测性分析和数据挖掘软件。它的特点是拖拽操作，无需编程，运算速度快，有开源版和商业版。它具有丰富数据挖掘分析和算法功能。常用于解决各种的商业关键问题。如营销响应率、客户细分、客户忠诚度及终身价值、资产维护、资源规划、预测性维修、质量管理、社交媒体监测和情感分析等典型商业案例。解决方案覆盖了各个领域，包括汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业。

编程：

https://baike.baidu.com/item/%E7%BC%96%E7%A8%8B

1.2Rapidminer安装

我们需要登录rapidminer的官网来下载这个数据挖掘工具，如下是该网址：https://rapidminer.com/get-started/

登录后我们会看见如下所示的下载界面，在此页面上填写个人邮箱信息等信息，然后点击download按钮。

图三：rapidminer下载界面

在downloads页面，选择适合自己操作系统的安装包即可下载。下载后直接点击安装即可。

图四：不同操作系统的不同安装包

1.3Rapidminer配置

rapidminer软件安装成功后，点击桌面的软件图标，即可打开该软件，由于我们的实例要进行数据库的读写操作。因此，我们需要创建一个数据库连接，笔者提前在电脑上安装了mysql数据库，数据库的安装过程超出了此文章的范围，读者需要提前安装一个数据库，不限于mysql。

如下所示，我们在界面左侧的数据库连接处进行数据库连接的创建。并填写数据库信息，最后进行连接测试，当像图七一样显示“Test successful”时，说明已经配置好了。

图五：创建数据库链接

图六：数据库连接名

图七：数据库信息

2.数据挖掘实例演示

下面我们利用Rapidminer数据挖掘工具，按照CRISP-DM（数据挖掘标准流程）来进行数据挖掘的实例演示。

图八：数据挖掘标准流程

2.1商业理解

为了让大家体验真实的、完整的数据挖掘流程。我对一个真实的商业问题做了一个市场调查。并通过这个市场调查结果进行分析。要想把这个商业问题说清楚，我必须在这里介绍一下我的情况。

去年年底，我的女儿出生了。由于家里无人可以帮忙照顾，只好辞职在家全职带宝宝。也跟大多数的全职妈妈一样,成为了一个名副其实的微商。由于本人特别喜欢看书，就在微信上做起了卖书的小生意。我的生意以童书为主。在卖书的过程中，我发现爱给孩子买书的家长大多数自己本身就喜欢看书或者有学习意识。为了更精准的定位我的目标客户。我设计了一份专门针对宝妈的调查问卷，目的就是要研究爱学习的宝妈身上都有哪些特质。根据这些特质去有针对性的寻找我的目标客户，进而提高销量。

2.2数据理解

在“宝妈情况问卷调查”中，我设计了20个与宝妈日常生活息息相关的问题，其具体内容如下：

1.姓名（m_name）：调查者的姓名。由于本篇文章会在公众平台上发表，对姓名我会做脱敏处理，只留下“姓”作为区分宝妈的依据，如：“吴军”会被展示成“吴**”。

2.学历（eduction）：调查者的学历信息。

3.专业（major）：调查者的专业信息。

4.年龄（age）：调查者的年龄。

5.工作年限（work_seniority）:调查者的工作年限。

6.工作岗位（m_work）：调查者的工作岗位。

7.孩子小名（nickname）:宝宝的小名。由于孩子真实姓名也比较敏感，所以这里只填写小名。

8.孩子年龄（child_age）:宝宝的年龄。

9.孩子性别（child_sex）:宝宝的性别。

10.你认为自己家的孩子是否好带（care_level）：

1——4，1表示好带，4表示特别不好带。

选项A.1 B.2 C.3 D.4

11.你现在当前的状态(state_now):

A.全职在外工作 B.兼职在外工作 C.兼职在家 D.全职带娃 E.其它

12. 如果是自己带娃，其原因(myself_care_reason):

A.无人给带 B.别人带娃不放心 C.特别想自己带 D.其它

13. 作为女性，你认为工作和生活哪个更重要（m_import）：

A.工作 B.生活 C.全都重要 D.具体哪个重要也说不清

14. 如果有别人给带娃，那个人是谁(care_child_people):

A.爸爸妈妈 B.公公婆婆 C.其它亲戚 D.育儿嫂

15. 如果爸爸妈妈或公公婆婆想把孩子带老家养，什么都不用你们管，是否同意(go_home_or_not):

A.同意 B.不同意

16. 工作\带娃的空闲时间是否考虑过学些专业知识提高自己的竞争力(study_or_not):

A.是 B.否

17. 有没有学习过专业的育儿经验(parenting_knowledge_or_not):

A.学过 B.没学过

18. 是否认为自己是一个称职的妈妈(qualified_mothers_or_not):

A.称职 B.不称职

19.如果有一个网站专门提供在家上班的工作，工作不耽误带娃，薪资水平也也不错，是否考虑注册一个账号，并在上面找一个合适的工作(work_home_or_not):

A.考虑 B.不考虑

20. 作为宝妈，你是否有时候感觉自己心情很低落，像是得了抑郁症，很需要别人进行情感疏导(mothers_mood):

A.有 B.没有，心情一直很好

2.3数据准备

在接下来的数据准备阶段，大家可以按照如下地址来下载所需的数据：

https://pan.baidu.com/s/145ljBAR2V0bG8FcXGL3j9A

2.3.1数据收集

我通过调查问卷的形式进行了数据收集，以纸质问卷和腾讯问卷两部分组成，来模拟不同数据来源。纸质问卷的调查地点选择了人流量比较大的商场。如下是调查问卷中的一份：

图九：宝妈情况问卷调查

腾讯问卷是在微信上进行收集的。如下是腾讯问卷调查的部分结果截图，姓名已做脱敏处理。

图十：宝妈情况问卷调查-腾讯问卷

由于纸质的调查问卷无法用来直接分析，因此我将问卷的结果整理到了excel中。如下是整理好的纸质调查问卷部分截图。excel文档的名字叫做“纸质调查问卷.xlsx”

图十一：纸质调查问卷

腾讯问卷部分，可以直接在线导出CSV格式。如下是导出的CSV文件中的部分数据截图。

图十二：腾讯问卷

同时，我观察到腾讯问卷的导出结果已将选择题的A，B，C，D选项结果转换成了数字1,2,3,4。为后续的分析工作提供了方便。对比如下：

图十三：腾讯问卷原始文件截图

图十四：腾讯问卷导出csv后的文件

为了看起来方便，我们把导出的CSV文件名称改成“腾讯问卷结果.csv”

2.3.2数据清洗

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“1纸质问卷数据清洗过程”。这个流程的主要目的就是对纸质调查问卷数据进行清洗工作。具体情况如下所示：

图十五：新建流程“1纸质问卷数据清洗过程”目录

图十六：纸质调查问卷部分内容

图十七：流程“1纸质问卷数据清洗过程”

纸质问卷数据清洗过程解读：

（1）“读取纸质调查问卷”的作用是将“纸质调查问卷.xlsx”文档中的内容读入Rapidminer中。（read excel控件）

（2）“过滤姓名为空的行”的作用是过滤掉“图十六：纸质调查问卷部分内容”中的第七行内容，该行缺少很多必要信息，不适合做分析。

（3）“空值替换”的作用是将“图十六：纸质调查问卷部分内容”中eduction、major、m_work列里的空值替换成默认的“无”。（ Reolace Missing Values控件）

（4）“选项A替换成1”、 “选项B替换成2”、 “选项C替换成3”、 “选项D替换成4”、 “选项E替换成5”的作用是将“图十六：纸质调查问卷部分内容”中state_now以后（包含state_now）（filter Examples控件）的字段中含有A、B、C、D、E选项的内容转换成1、2、3、4、5，便于后续模型的创建，及与腾讯问卷的导出结果保持一致。（Reolace控件）

（5）“写入数据库”的作用是将清洗好的“纸质调查问卷.xlsx”数据存入数据库questionnaire_excel表中。（Write Database控件）

2.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“1腾讯问卷数据清洗过程”。这个流程的主要目的就是对腾讯调查问卷数据进行清洗工作。具体情况如下所示：

图十八：新建流程“1腾讯问卷数据清洗过程”目录

图十九：腾讯调查问卷部分内容

图二十：流程“1腾讯问卷数据清洗过程”

腾讯问卷数据清洗过程解读：

（1）“读取腾讯问卷结果” 的作用是将“腾讯问卷结果.csv”文档中的内容读入Rapidminer中。（Read CSV控件）

（2）”去掉不用的列信息”的作用是将“图十九：腾讯调查问卷部分内容”中的编号、开始答题时间、结束答题时间、答题时长、自定义字段这5列信息去掉，因为这5列信息不是我们挖掘关注的指标。（Select Attributes控件）

（3）“修改字段名”的作用是将“图十九：腾讯调查问卷部分内容”中的中文字段名改成与纸质调查问卷一样的字段名。如”1.姓名”改成”m_name”。（ Rename控件）

（4）“字段值替换”的作用是将“图十九：腾讯调查问卷部分内容”中第八行、“5.工作年限”（work_seniority）列的“不清楚”替换成空值。（Reolace控件）

（5）“缺失值替换1”的作用是将“图十九：腾讯调查问卷部分内容”中“2.学历”、“3.专业”、”6.工作岗位”、“7.孩子小名”、“9.孩子性别”列的空值转换成默认值“无”，以及将“5.工作年限”、“8.孩子年龄”中的空值转换成该列的平均值。（ Reolace Missing Values控件）

（6）“缺失值替换2”的作用是将“图十九：腾讯调查问卷部分内容”中“12.如果是自己带娃，其原因？”中的空值转换成“4”4的含义是“其它”。（ Reolace Missing Values控件）

（7）“写入数据库”的作用是将清洗好的腾讯问卷结果写入数据库questionaire_csv表中。（Write Database控件）

2.3.3数据集成

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“2数据集成”。这个流程的主要目的就是将纸质问卷与腾讯问卷清洗好的数据进行整合。为下面的建模做准备。具体情况如下所示：

图二十一：新建流程“2.数据集成”目录

图二十二：流程“1纸质问卷数据清洗过程”结果

图二十三：流程“1腾讯问卷数据清洗过程”结果

图二十四：流程“2.数据集成”

数据集成解读：

（1）“读取清洗后纸质问卷”的作用是将流程“1纸质问卷数据清洗过程”（在数据库questionnaire_excel表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“读取清洗后腾讯问卷”的作用是将流程“1腾讯问卷数据清洗过程”（在数据库questionnaire_csv表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（3）“数据类型转换1”的作用是将清洗后的纸质问卷数据的数据类型进行调整，如：state_now（当前状态）字段，清洗前是含有A、B、C、D选项的字符型。清洗后变成含有1、2、3、4选项的数值型。（Guess Types控件）

（4）数据类型转换2”的作用是将清洗后的腾讯问卷数据的数据类型进行调整，如：work_seniority（工作年限）字段，清洗前是含有“不清楚”字样的字符型，清洗后变成数值型。（Guess Types控件）

（5）“数据合并”的作用是将纸质问卷与腾讯问卷数据进行整合。(Union控件)

（6）“写入数据库”的作用是将整合后的数据存入数据库的questionnaire表中。（Write Database控件）

2.3.4数据选择

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“3数据选择”。这个流程的主要目的就是选择建模需要用到的列，将不需要的列筛选下去。具体情况如下所示：

图二十五：新建流程“3.数据选择”目录

图二十六：流程“2数据集成”结果

图二十七：流程“3.数据选择”

数据选择解读：

（1）“读取集成后数据”的作用是将流程“2数据集成”（在数据库questionnaire表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“去掉nickname列”的作用是将nickname（孩子小名）列去掉。保留其它列信息，主要原因是此列对所要研究的问题建模没有意义。（Select Attributes控件）

（3）“写入数据库”的作用是将选择好的数据写入数据库questionnaire_select表中。（Write Database控件）

2.3.5数据变换

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“4数据变换”。这个流程的主要目的就是将eduction、major、m_work及child_sex列中的类别变换成数字，便于建模。具体情况如下所示：

图二十八：新建流程“4.数据变换”目录

图二十九：流程“3数据选择”结果

图三十：流程“4数据变换”

数据变换解读：

（1）“读取选择后数据”的作用是将流程“3数据选择”（在数据库questionnaire_select表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“字典表”的作用是将数据库中新建的eduction、major、m_work及child_sex列与数字的映射关系读取出来。（Read Database控件）

（3）“映射变换”的作用是将eduction、major、m_work及child_sex列根据字典表的映射关系，转换成数字。（Replace (Dictionary)）

（4）“数据类型转换”的作用是将eduction、major、m_work及child_sex列的数据类型由字符型转换成数值型。（Guess Types控件）

（5）“写入数据库”的作用是将变换好的数据存入数据库questionnaire_change表中。（Write Database控件）

其中学历信息映射：

其中专业信息映射：

其中工作岗位信息映射：

其中孩子性别信息映射：

2.3.6离群点分析

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“5离群点分析”。这个流程的主要目的是分析数据中是否有不和规范的数据。主要看分析出来的离群点是真的有问题，还是有新发现。具体情况如下所示：

图三十一：新建流程“5离群点分析”目录

图三十二：流程“4数据变换”结果

图三十三：流程“5离群点分析”

图三十四：离群点分析结果

图三十五：离群点分析图表展示1

图三十六：离群点分析图表展示2

图三十七：离群点分析图表展示3

离群点分析解读：

（1）“读取变换后数据”的作用是将流程“4数据变换”（在数据库questionnaire_change表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“离群点分析”的作用是找出数据表中的离群点，并标记出来。这里可以设置需要找多少个离群点，因为我们的样本数据比较少，所以笔者设置标记2个离群点数据。（Detect Outlier (Distances)控件）

（3）“写入数据库”的作用是将经过离群点分析后的数据写入到数据库questionnaire_ distance表中。（Write Database控件）

执行流程后，找到了2个离群点如“图三十四：离群点分析结果”所示。

其中“吴**”如图“图三十五：离群点分析图表展示1”与“图三十六：离群点分析图表展示2”所示工作年限21年，比其它人的工作年限都长，但是这个人的年龄同时也很大，所以这个离群点是合理的。不用对它进行处理。

另一个“马*”如图“图三十七：离群点分析图表展示3”所示，她的年龄是7岁，7岁的宝妈，显然数据有问题，笔者猜测这个被调查者有可能是想写27岁。

2.3.7处理离群点

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“6处理离群点”。这个流程的主要目的是将有问题的离群点数据进行处理，没问题的离群点进行保留。具体情况如下所示：

图三十八：新建流程“6处理离群点”目录

图三十九：流程“6处理离群点”

处理离群点解读：

（1）“读取离群点分析后数据”的作用是将流程“5离群点分析”（在数据库questionnaire_distance表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“过滤掉年龄为7的数据”的作用是将流程“5离群点分析”中的异常点过滤掉。（filter Examples控件）

（3）“去掉离群点分析列”的作用是将流程“5离群点分析”中用于标记离群点的outlier列去掉。（Select Attributes控件）

（4）“写入数据库”的作用是将处理离群点后的数据存入数据库questionnaire_deal表中。（Write Database控件）

2.4.建模

2.4.1决策树

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。

基础：

https://baike.baidu.com/item/%E5%9F%BA%E7%A1%80/32794

期望：

https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%9F%E6%9C%9B/35704

2.4.2决策树建模

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“7决策树建模”。这个流程的主要目的是对所提出的问题进行建模，从而对问题进行预测。具体情况如下所示：

图四十：新建流程“7决策树建模”目录

图四十一：流程“6处理离群点”结果

图四十二：流程“决策树建模”

图四十三：决策树模型运行结果

图四十四：决策树模型结果描述

决策树建模解读：

（1）“读取处理离群点后数据”的作用是将流程“6处理离群点”（在数据库questionnaire_deal表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“数据类型转换”的作用是将要预测的study_or_not(空闲时间是否学习)字段的数据类型转换成字符型。（Numerical to Polynominal控件）

（3）“设置角色”的作用是将m_name(姓名)列的角色设置成ID唯一标识，并且将study_or_not(空闲时间是否学习)列设置成label标识（rapidminer中需要将预测列标识成label字段才可以执行流程）。（Set Role控件）

（4）“决策树模型”的作用是应用该模型对现有数据进行预测。如图“图四十三：决策树模型运行结果”是决策树模型的运行结果。（Decision Tree控件）

2.5.评价

2.5.1决策树模型评估

1.在Rapidminer中新建一个流程，名字叫“8决策树评估”。这个流程的主要目的是由于建模过程形成的众多结果，我们没有办法去判断哪个模型最符合现实的情况，因此，我们需要对所建的模型进行评估，通过评估结果来选择预测最准确的那个模型。具体情况如下所示：

图四十五：流程“8决策树评估”目录

图四十六：流程“8决策树评估”

图四十七：流程“8决策树评估”2

图四十八：模型评估控件参数设置

图四十九：决策树评估结果

决策树评估解读：

（1）“读取处理离群点后数据” 的作用是将流程“6处理离群点”（在数据库questionnaire_deal表中存放）的结果读取出来。（Read Database控件）

（2）“数据类型转换”的作用是将要预测的study_or_not(空闲时间是否学习)字段的数据类型转换成字符型。（Numerical to Polynominal控件）

（4）“模型评估”的作用是对不同的模型进行训练，然后对训练好的模型进行测试。该模型内部也有一个流程，主要是进行模型训练，最后对训练好的模型进行评估。此外如图“图四十八：模型评估控件参数设置”训练数据和测试的分配比率设置成了0.7，也就是说这个控件将数据的70%当成训练数据，30%当成测试数据。来对这个模型进行评估。（Split Validation控件）

（5）“决策树模型”的作用是应用该模型对现有数据进行预测。如图“图四十三：决策树模型运行结果”是决策树模型的运行结果。（Decision Tree控件）

（6）“模型应用”的作用是按照现有的训练好的模型对测试数据进行预测。（Apply Model控件）

（7）“性能评估”的作用是应用一系列标准值对模型进行评估。如图“图四十九：决策树评估结果”所示，决策树模型准确率是100%。（Performance控件）

6.部署

6.1可视化展示

如下图所示，是决策树模型的可视化结果。

图五十：决策树模型运行结果

图五十一：决策树模型结果描述

7.小结

图五十二：决策树评估中设置的角色

类别中文值转换值study_or_not（工作\带娃的空闲时间是否考虑过学些专业知识提高自己的竞争力）A.是1study_or_not（工作\带娃的空闲时间是否考虑过学些专业知识提高自己的竞争力）B.否2m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)A.工作1m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)B.生活2m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)C.全都重要3m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)D.具体哪个重要也说不清4eduction（学历）初中1eduction（学历）高中2eduction（学历）中专3eduction（学历）大专4eduction（学历）职高5eduction（学历）大学本科6eduction（学历）本科6eduction（学历）硕士7eduction（学历）研究生7eduction（学历）无0

通过图“图五十二：决策树评估中设置的角色”中我们可以看出，我们将study_or_not字段设置成了label标签属性，在Rapidminer中，我们把哪个指标设置成label属性，我们分析的就是哪个指标。也就是笔者想要分析的“工作\带娃的空闲时间是否考虑过学些专业知识提高自己的竞争力”。并且通过上面的映射表可以看出study_or_not等于1是会利用业余时间学习的人，等于2是业余时间不学习的人。

通过图“图五十：决策树模型运行结果”及图“图五十一：决策树模型结果描述”可以很直观的看到，当m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)>2.5时有25个人会利用业余时间学习、1个人业余时间不学习。通过观察数据，会发现m_import大于2.5的数据都是3（C.全都重要）。接下来我们来看决策树的另一个分支：当m_import(作为女性，你认为工作和生活哪个更重要)<=2.5的时候，通过观察数据，会发现m_import小于等于2.5的数据是1和2的（1.工作，2.生活）。我们的数据还需要进一步判断eduction（学历）。当eduction学历大于5时没有人利用业余时间学习、3个人业余时间不学习。当eduction（学历）小于等于5时2个人利用业余时间学习、没有人业余时间不学习。通过上面表格可以看出eduction（学历）小于等于5的是本科以下学历的。

综上所述，笔者想要找到爱学习的宝妈，通过模型可以看出爱学习的宝妈有两部分组成，一部分是认为工作与生活全都重要的人。另一部分是认为工作、生活有一个重要，并且学历在本科以下的人。

作者简介：宋莹，数据派研究部志愿者，毕业渤海大学信息与计算科学专业，现就职深圳长亮科技股份有限公司。投身于商业智能、数据分析及大数据领域7年多，对用数据模型解决实际问题有浓厚兴趣，希望结实志趣相投的伙伴。

END

转自：数据派THU 公众号；

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如何系统地学习数据挖掘？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册数据挖掘如何系统地学习数据挖掘？虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我…显示全部关注者11,546被浏览1,819,326关注问题写回答邀请回答好问题 662 条评论分享64 个回答默认排序嘉慧Lincoln数据挖掘等 3 个话题下的优秀答主关注数据挖掘：What？Why？How？这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。什么是数据挖掘？怎么培养数据分析的能力？如何成为一名数据科学家？磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。二、说说各工作领域需要掌握的技能。 (1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence 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Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。经典图书推荐：《机器学习》《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看，比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司（申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际），他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。四、成为一名数据科学家需要掌握的技能图。（原文：Data Science: How do I become a data scientist?）人一能之，己十之；人十能之，己千之。果能此道矣，虽愚，必明；虽柔，必强。与君共勉。以上，祝各位挖掘到自己的快乐和金矿：）编辑于 2019-10-27 20:48赞同 4481105 条评论分享收藏喜欢收起沾我剑尘亚马逊数据科学家关注以下主要是书单以及视频的推荐本人是即将毕业的计算机专业本科生，从大二开始学习数据挖掘，到目前算是初窥门径，由于身边很多同学考上研究生并决定选择机器学习/深度学习等相关方向，向我询问如何学习机器学习，特地来写此答案，本人并非老司机，两年多的学习也只是使自己初窥门径，希望自己的经验能够帮助新手少走弯路。————————————————数学基础：大部分的人说，学机器学习，只要掌握大学三门课（数学分析、线性代数、概率论与数理统计），但这很不客观，有很多数学知识是这三门课中没有讲到的，这就会成为学习的瓶颈。想深入学习机器学习的人，很有必要学习以下数学课程：1.《矩阵分析》：机器学习很多算法需要使用计算机来计算，就需要转换成计算机所接受的格式，而且很多矩阵相关的内容在线性代数中并没有涉及，所以学习《矩阵分析》是很有必要的。书籍：推荐 Horn的《矩阵分析》2.《统计学》：大学期间开的概率统计的主要部分在于概率，而统计部分则是浅尝即止，就算包含了大数定律、抽样分布还是参数估计，也只涉及了很浅显的一部分（是以考研数学一的标准来衡量，而并非是课本，因为答主考的就是数学一，虽然浙大那本书里甚至包含了Markov Chain，但内容真的看不下去）。这些统计知识可以说是机器学习算法的基础组成，而且在实际项目中，掌握很多统计学方法会如虎添翼。书籍：推荐门登霍尔的《统计学》（以上两门课程，可以在学习机器学习算法的同时进行学习，毕竟的确很多机器学习算法只需要大学数学的水平就够了，但学习这两门课是很必要的）3.《最优化》optimization是大部分机器学习算法都会遇到的问题，因为很多机器学习算法都会被变成目标函数，最优化就是用来对目标函数参数求解的工具。推荐：鼎鼎大名的《凸优化》此书算是一本大部头，但并不难，本人当初只有大学工科数学基础就能比较流畅地通读一遍。以及一位朋友在评论中推荐的《最优化导论》（答主未读过，暂不评价）————————————————入门书单与视频：《数据挖掘导论》学习数据挖掘，要先了解其到底是什么，这本书作为入门书非常好。这本书以实际应用为主，对算法的分析只触及到一点点，通过这本书说明的主要是算法的运行过程和意义，而非算法本身的数学推理。这本书上的内容，高中生都能读懂，但答主读了不只三遍，而且在不同的阶段阶段，读这本书都有很大的体悟和收获。李航老师的《统计学习方法》、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）、Mitchell的《机器学习》这三本书都是机器学习入门的经典书籍，之所以同时推荐三本，不是为了从这三本书中选一个，而是全部买下来对照着看：《统计学习方法》对公式的推理相对详细；周志华的书内容更加广泛，但推理不太详细；Mitchell的书重在算法的思路，对公式的推理很浅显，但易懂。建议学习的时候以李航老师的书为基础，对周志华老师的书进行系统的学习。视频：台大的《机器学习基石》与《机器学习技法》一直以来，很多人推荐的入门视频都是Andrew NG的课程，但本人更加倾向于台大这两门课，这两门课从最基础的理论到各种典型的机器学习算法都包括，非常注重公式的推导，相比NG的课难度更高，但收获也更多。当完整的学习完整个课程，将会对机器学习的知识体系有很好的理解。————————————————实战：《集体智慧编程》此书无公式推导，只告诉我们哪个算法能做什么，需要做什么。虽然浅显，但真正的涉及到了数据挖掘存在的意义：数据挖掘真正的目的就是对数据进行分析挖掘，得到有用的信息。数据挖掘最基础的当然是数学和统计学，但如果只会对数学公式进行推导确不知道如何使用这些数学公式，那应该是一个假的数据科学家。答主大一时学习的是Java，当时主要搞的是JavaEE开发，也很喜欢数据结构以及ACM，自然对于编程算是比较擅长的，答主是以一个程序员的身份开始学习的数据挖掘，所以对这本以Coding来对数据挖掘进行介绍的书很有好感。《机器学习实战》[选修]这本书是真正的造轮子，将各种机器学习算法真正的用python实现了一边，虽然对于数值分析等方面考虑的并不周祥，但已经算是一本造轮子的书。学习了机器学习算法后，造着这本书实现一遍，是一件很有成就感的事情，但这本书并非必读，答主也只是实现了其中几个算法而已，因为这本书的很多算法写的并不是很好，而想对这本书的程序进行改善，通常会走弯路，所以行有余力，则读此书《利用Python进行数据分析》这本书介绍了最主要的python数据处理工具：numpy,pandas,matplotlib等，当通读完一遍之后，这本书就可以被当成工具书，偶尔查一查。《机器学习系统设计》python平台上最火机器学习库肯定是scikit-learn，在答主还没有准备考研的时候，这本书还没出，当时答主将主要目标放在了算法的学习上，虽然对scikit-learn倾慕已久，但苦于没有中文版的书籍又懒得读英文版（当时中二的认为自己编程很吊，等出了中文版随便看看就学会了，没有必要浪费脑细胞去读英文版），所以一直到考研结束后继续学习机器学习之路，发现这本书后，欣喜若狂，很快就将这本书买下并拜读。————————————————中级：在这一阶段，基础的机器学习算法已经不是问题，较为深入的部分也分出了方向，答主目前在学习深度学习，但一直没有放弃深入学习机器学习的目标机器学习：《pattern recognition and machine learning》这本书已经有很多人介绍过了，这本书虽然是大部头，但作者写的行云流水，把贝叶斯玩的很6，思路非常清晰，而且全。每当我在推导算法的时候遇到障碍，都会从这本书中找答案，幸运的是这本书通常都会给我答案。比如前几天学习Boltzmann机的时候对MCMC和Gibbs算法的理解不太好，有写疑惑，我回头翻了这本书的中文版（马春鹏学长翻译的版本，我自己印成了书），读了书中第11章，又在网络上找了相关的知识，就完全理解了。深度学习：Yoshua Bengio的《深度学习》这本书就不介绍了，因为答主也正在读这本书，而且对深度学习连入门都不算，只是有一点神经网络基础。网络上很多人推荐这本书，目前答主正在读此书第二部分，受益匪浅。深度学习：Nielsem的《Neural Networks and Deep Learning》这本书简短精悍，从BP算法和介绍到了CNN，算是深度学习很好的入门书籍。机器学习视频：徐亦达的机器学习视频youtube地址：https://www.youtube.com/channel/UConITmGn5PFr0hxTI2tWD4Q/playlists他的视频是之前在复习EM算法的时候发现自己的理解不太深，在youtube上查相关的讲解，发现到的。他上传的视频只有四个系列，主要在于公式的推导，讲解深入浅出，个人认为是非常优秀的机器学习教程。（还有很多优秀的书籍没有推荐，比如《ESL》《MLAPP》等等，为什么没有推荐，不是书不好，而是答主精力及能力有限，还未拜读到，如果日后读到了，会给补上。）————————————————高级：本人目前还只是一个准研究生，对机器学习只算略知一二，由于是计算机专业并没有数学和统计学背景，本人也正在苦逼的学习数学专业课程和统计学专业课程，感觉写到中级已经很自以为是了，如果本人有朝一日真正有资格写高级部分的时候，定会来此补上。————————————————五年过去了，目前已经在AWS搞了快三年算法，不过因为是咨询行业，需要很多工程和沟通上的事情，所以不会像当年一样肝paper刷点了，科研上已经被时代超越了，但还好package勉强赶上了时代，所以可以回来勉强填个坑。。首先补充一下：之前提到的初级和中级，都是入门知识，大部分都可以需要时再学。现在我的新建议：1.系统学习统计学和矩阵论（如果高数不好，建议也复习）2.B站或者油管刷李宏毅的机器学习课程，耐心学两遍*注：如果想49年入国军搞CV，建议在学习深度学习前，先在油管刷一遍Duke的数字图像处理3.刷李沐的深度学习课程4.刷李沐的精读论文系列5.练习复现经典的网络，从简单的AlexNet、ResNet，到复杂一些的YOLO系列、Transformer和Bert，打下coding的基础7.了解比较好的开源算法代码库的调用、比如huggingface的api、detectron2之类的CV库、目前小众但很有前景的OpenMMLab，专注PyTorch就行，TensorFlow越来越鸡肋，当年我TensorFlow 6到飞起，现在连Keras都不会写8.刷论文，看看自己能不能把几篇论文的东西结合在一起，或者做一些添砖加瓦的小事情缺的第6点，送给五年后才想起来更新的我自己因为现在是2023年，我还想问你一句，你真的确定要来算法岗卷？2014年，我在学Java，看了几个视频，觉得人工智能好牛逼，决心入算法岗，买了统学习方法。然而在实际工作中，只要不是Ai Lab这种研究岗，你做的事情会有诸多限制，并不高端。通常，业务人员才是主导，你的算法再牛逼，他们觉得没用，也没有意义。考虑到稳定性、性能等方面，通常会选择更稳定的旧算法。所以算法并不高端，大部分算法工程师，就是个会算法的程序员，而且开发技术还比程序员差。所以，直接做开发，他不香吗？编辑于 2023-01-04 00:29赞同 84463 条评论分享收藏喜欢

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数据挖掘入门指南!!! - 知乎切换模式写文章登录/注册数据挖掘入门指南!!!贰手程序员 Datawhale 作者：王瑞楠、吴忠强、徐韬、田杨军摘要：入门数据挖掘，必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系，帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。数据分析探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。常用的第三方库数据科学库pandas：用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。numpy：处理大型的多维数组和矩阵scipy：用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务数据可视化库matplotlib：构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图等seabon：提供了丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。常用函数数据简略观测head()：观察数据读取是否准确，常读取前5行数据。shape：读取数据集的维度。数据总览describe()：包含每列的统计量，个数、平均值、方差、最小值、中位数、最大值等。数据类型info()：了解数据每列的type，了解是否存在除了nan以外的特殊符号异常。数据检测缺失值检测查看每列的存在nan情况排序函数sort_values()：将数据集依照某个字段中的数据进行排序,该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的可视化nan值与缺失值异常值检测3σ原则：拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。箱线图：依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，且没有对数据作任何限制性要求（3σ原则要求数据服从正态分布或近似服从正态分布），其判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。预测分布总体分布概况：无接触约翰逊分布：正态分布很多模型假设数据服从正态分布，数据整体服从正态分布，样本均值和方差则相互独立。当样本不服从正态分布时，可以做如下转换：线性变化z-scores：基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’Boxcox变换：一种广义幂变换方法，是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。yeo-johnson变换：是幂变换（power transformation）的方法之一，通过构建一组单调函数对随机变量进行数据变换。查看skeness 和kurtosisskeness：衡量随机变量概率分布的不对称性，是相对于平均值不对称程度的度量，通过对偏度系数的测量，我们能够判定数据分布的不对称程度以及方向。kurtosis：研究数据分布陡峭或平滑的统计量，通过对峰度系数的测量，我们能够判定数据相对于正态分布而言是更陡峭/平缓。预测值的具体频数当某范围预测值很少时，可将其当作异常值处理填充或删除。若频数很失常，需对数据进行处理，例如进行log变换，使数据分布较均匀，可据处理后的数据进行预测，这也是预测问题常用的技巧。特征分析数字特征相关性分析：对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素之间的相关密切程度。特征的偏度和峰度数字特征分布可视化pd.melt()：处理数据，透视表格，可将宽数据转化为长数据，以便于后续分析。形成的数据即为，键：各特征名称，值：特征对应的值sns.FacetGrid() ：先sns.FacetGrid()画出轮廓,再map()填充内容sns.pairplot()：展示变量两两之间的关系（线性或非线性，有无较为明显的相关关系）。类别特征unique分布：对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表。可视化：箱型图可视化：直观识别数据中的离群点，判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。小提琴图可视化：用于显示数据分布及概率密度，这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状柱形图可视化类别每个类别频数可视化数据清洗数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。俗话说：garbage in, garbage out。分析完数据后，特征工程前，必不可少的步骤是对数据进行清洗。数据清洗作用是利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。主要包括缺失值处理、异常值处理、数据分桶、特征归一化/标准化等流程。缺失值处理关于缺失值处理的方式，有几种情况：不处理：针对xgboost等树模型，有些模型有处理缺失的机制，所以可以不处理；如果缺失的太多，可以考虑删除该列；插值补全（均值，中位数，众数，建模预测，多重插补等）；分箱处理，缺失值一个箱。异常值处理常用的异常值处理操作包括BOX-COX转换（处理有偏分布），箱线图分析删除异常值，长尾截断等方式，当然这些操作一般都是处理数值型的数据。BOX-COX转换：用于连续的变量不满足正态的时候，在做线性回归的过程中，一般需要做线性模型假定。箱线图分析：依据实际数据绘制，真实、直观地表现出了数据分布的本来面貌，其判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础。数据分桶连续值经常离散化或者分离成“箱子”进行分析, 为什么要做数据分桶呢？离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储，容易扩展；离散后的特征对异常值更具鲁棒性，如 age>30 为 1 否则为 0，对于年龄为 200 的也不会对模型造成很大的干扰；LR 属于广义线性模型，表达能力有限，经过离散化后，每个变量有单独的权重，这相当于引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合；离散后特征可以进行特征交叉，提升表达能力，由 M+N 个变量编程 M*N 个变量，进一步引入非线形，提升了表达能力；特征离散后模型更稳定，如用户年龄区间，不会因为用户年龄长了一岁就变化当然还有很多原因，LightGBM 在改进 XGBoost 时就增加了数据分桶，增强了模型的泛化性。现在介绍数据分桶的方式有：等频分桶：区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。等距分桶：从最小值到最大值之间,均分为 N 等份；Best-KS分桶：类似利用基尼指数进行二分类；卡方分桶：自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。它依赖于卡方检验：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。数据转换数据转换的方式有：数据归一化(MinMaxScaler)；标准化(StandardScaler)；对数变换(log1p)；转换数据类型(astype)；独热编码(OneHotEncoder)；标签编码(LabelEncoder)；修复偏斜特征(boxcox1p)等。特征工程特征工程指的是把原始数据转变为模型训练数据的过程，目的是获取更好的训练数据特征。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在简单的模型上也能取得不错的效果。特征构造特征构造的时候需要考虑数值特征，类别特征，时间特征。数值特征，一般会尝试一些它们之间的加减组合（当然不要乱来，根据特征表达的含义）或者提取一些统计特征类别特征，我们一般会尝试之间的交叉组合，embedding也是一种思路时间特征，这一块又可以作为一个大专题来学习，在时间序列的预测中这一块非常重要，也会非常复杂，需要就尽可能多的挖掘时间信息，会有不同的方式技巧。特征选择特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。包装法(Wrapper)：根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。嵌入法(Embedded)：先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。降维数据特征维度太高，首先会导致计算很麻烦，其次增加了问题的复杂程度，分析起来也不方便。但盲目减少数据的特征会损失掉数据包含的关键信息，容易产生错误的结论，对分析不利。PCA降维方法，既可以减少需要分析的指标，而且尽可能多的保持了原来数据的信息。但要注意一点，特征选择是从已存在的特征中选取携带信息最多的，选完之后的特征依然具有可解释性，而PCA，将已存在的特征压缩，降维完毕后不是原来特征的任何一个，也就是PCA降维之后的特征我们根本不知道什么含义了。建模调参特征工程也好，数据清洗也罢，都是为最终的模型来服务的，模型的建立和调参决定了最终的结果。模型的选择决定结果的上限，如何更好的去达到模型上限取决于模型的调参。建模的过程需要我们对常见的线性模型、非线性模型有基础的了解。模型构建完成后，需要掌握一定的模型性能验证的方法和技巧。同时，还需要掌握贪心调参、网格调参、贝叶斯调参等调参方法。回归分析回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。以便通过观察特定变量（自变量），来预测研究者感兴趣的变量（因变量）长尾分布这种分布会使得采样不准，估值不准，因为尾部占了很大部分。另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大，因为人们对它的预防措施和经验比较少。欠拟合与过拟合欠拟合：训练的模型在训练集上面的表现很差，在验证集上面的表现也很差。即训练误差和泛化误差都很大。原因：模型没有很好或足够数量的训练训练集模型的训练特征过于简单过拟合：模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差。即训练误差不错，但是泛化误差比训练误差相差太多。原因：模型没有很好或足够数量的训练训练集训练数据和测试数据有偏差模型的训练过度，过于复杂，没有学到主要的特征由此引出模型复杂度概念模型中的参数，一个简单的二元线性的函数只有两个权重，而多元的复杂的函数的权重可能会什么上百上千个。模型复杂度太低（参数过少），模型学习得太少，就难以训练出有效的模型，便会出现欠拟合。模型复杂度太高（参数很多），即模型可训练空间很大，容易学习过度，甚至于也将噪声数据学习了，便会出现过拟合。正则化损失函数后面会添加一个额外项，称作 L1正则化和 L2正则化，或者 L1范数和 L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。正则化说明：L1正则化是指权值向量中各个元素的绝对值之和，通常表示为L2正则化是指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根（可以看到Ridge回归的L2正则化项有平方符号）正则化作用：L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）调参方法贪心调参（坐标下降）坐标下降法是一类优化算法，其最大的优势在于不用计算待优化的目标函数的梯度。与坐标下降法不同的是，不循环使用各个参数进行调整，而是贪心地选取了对整体模型性能影响最大的参数。参数对整体模型性能的影响力是动态变化的，故每一轮坐标选取的过程中，这种方法在对每个坐标的下降方向进行一次直线搜索（line search）网格调参GridSearchCV作用是在指定的范围内可以自动调参，只需将参数输入即可得到最优化的结果和参数。相对于人工调参更省时省力，相对于for循环方法更简洁灵活，不易出错。贝叶斯调参贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标函数的值。贝叶斯方法与随机或网格搜索的不同之处在于，它在尝试下一组超参数时，会参考之前的评估结果，因此可以省去很多无用功。超参数的评估代价很大，因为它要求使用待评估的超参数训练一遍模型，而许多深度学习模型动则几个小时几天才能完成训练，并评估模型，因此耗费巨大。贝叶斯调参发使用不断更新的概率模型，通过推断过去的结果来“集中”有希望的超参数。这里给出一个模型可调参数及范围选取的参考：模型融合通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用，也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度进行融合。模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式1. 简单加权融合：回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting）；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。2. stacking/blending:构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。3. boosting/bagging:多树的提升方法，在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到。简单算术平均法Averaging方法就多个模型预测的结果进行平均。这种方法既可以用于回归问题，也可以用于对分类问题的概率进行平均。加权算术平均法这种方法是平均法的扩展。考虑不同模型的能力不同，对最终结果的贡献也有差异，需要用权重来表征不同模型的重要性importance。投票法假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，现在我们可以在这些基学习器的基础上得到一个投票的分类器，把票数最多的类作为我们要预测的类别。硬投票：对多个模型直接进行投票，不区分模型结果的相对重要度，最终投票数最多的类为最终被预测的类。绝对多数投票法：最终结果必须在投票中占一半以上。相对多数投票法：最终结果在投票中票数最多。软投票：增加了设置权重的功能，可以为不同模型设置不同权重，进而区别模型不同的重要度。堆叠法（Stacking）stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。对不同模型预测的结果再进行建模。混合法（Blending）Blending采用了和stacking同样的方法，不过只从训练集中选择一个fold的结果，再和原始特征进行concat作为元学习器meta learner的特征，测试集上进行同样的操作。把原始的训练集先分成两部分，比如70%的数据作为新的训练集，剩下30%的数据作为测试集。第一层，我们在这70%的数据上训练多个模型，然后去预测那30%数据的label，同时也预测test集的label。在第二层，我们就直接用这30%数据在第一层预测的结果做为新特征继续训练，然后用test集第一层预测的label做特征，用第二层训练的模型做进一步预测。BaggingBagging基于bootstrap（自采样），也就是有放回的采样。训练子集的大小和原始数据集的大小相同。Bagging的技术使用子集来了解整个样本集的分布，通过bagging采样的子集的大小要小于原始集合。采用bootstrap的方法基于原始数据集产生大量的子集基于这些子集训练弱模型base model模型是并行训练并且相互独立的最终的预测结果取决于多个模型的预测结果BoostingBoosting是一种串行的工作机制，即个体学习器的训练存在依赖关系，必须一步一步序列化进行。Boosting是一个序列化的过程，后续模型会矫正之前模型的预测结果。也就是说，之后的模型依赖于之前的模型。其基本思想是：增加前一个基学习器在训练训练过程中预测错误样本的权重，使得后续基学习器更加关注这些打标错误的训练样本，尽可能纠正这些错误，一直向下串行直至产生需要的T个基学习器，Boosting最终对这T个学习器进行加权结合，产生学习器委员会。下面给出加州大学欧文分校Alex Ihler教授的两页PPT：延伸阅读【1】数据分析：

http://mp.weixin.qq.com/s/IOlHIEIQhuIaubTeP4o39w

【2】特征工程：

http://mp.weixin.qq.com/s/A2vChdNXRqlddyIY0iJ3zQ

【3】建模调参：

http://mp.weixin.qq.com/s/cXSRcMk_0t8RxSaKb0sHww

【4】模型融合：

http://mp.weixin.qq.com/s/fsT6rzpL5cuzh2usNjzzbA

【5】完整视频：

http://www.bilibili.com/video/BV1ye411x7oU

【6】理论实践：

http://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information（阿里天池-零基础入门数据挖掘）发布于 2020-04-20 09:34数据挖掘入门数据挖掘算法工程师数据挖掘赞同 26添加评论分享喜欢收藏申请

数据挖掘（计算机科学）_百度百科

（计算机科学）_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心数据挖掘是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共6个义项）展开添加义项数据挖掘播报讨论上传视频计算机科学收藏查看我的收藏0有用+10本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 [1]中文名数据挖掘外文名Data mining别名资料探勘、数据采矿所属学科计算机科学应用领域情报检索、数据分析、模式识别等相关领域人工智能、数据库目录1简介2产生背景3数据挖掘对象4数据挖掘步骤5数据挖掘分析方法6成功案例7经典算法▪神经网络法▪决策树法▪遗传算法▪粗糙集法▪模糊集法▪关联规则法8存在问题简介播报编辑需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。 [2]数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 [1]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，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、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]近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 [1]产生背景播报编辑20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代，海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离（信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST或DIT）和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 [3]数据挖掘对象播报编辑数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。 [4]数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。 [4]发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。 [4]数据挖掘步骤播报编辑在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 [3]数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容： [3]图1 数据挖掘的系统模型 [3](1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。 [3](3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。 [3](4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。 [3](5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。 [3](6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。 [3](7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。 [3]数据挖掘分析方法播报编辑客户数据数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。 [5]1．分类。它首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘技术，建立一个分类模型，再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。 [5]2．估值。估值与分类类似，但估值最终的输出结果是连续型的数值，估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。 [5]3．预测。它是通过分类或估值来进行，通过分类或估值的训练得出一个模型，如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准确率，可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。 [5]4．相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。 [5]5．聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法，它通过判断样本之间的相似性，把相似样本划分在一个簇中。 [5]成功案例播报编辑1、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大信贷公司，资产估计价值为9570万美元，对于Credilogros而言，重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。该公司的第一个目标是创建一个与公司核心系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理信贷申请。同时，Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外，其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作，包括零售家电连锁店和手机销售公司。最终Credilogros 选择了SPSS Inc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到 Credilogros 的核心信息系统中。通过实现PASW Modeler，Credilogros将用于处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内。这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求。该决策引擎还使 Credilogros 能够最小化每个客户必须提供的身份证明文档，在一些特殊情况下，只需提供一份身份证明即可批准信贷。此外，该系统还提供监控功能。Credilogros目前平均每月使用PASW Modeler处理35000份申请。仅在实现 3 个月后就帮助Credilogros 将贷款支付失职减少了 20%。2、数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度DHL是国际快递和物流行业的全球市场领先者，它提供快递、水陆空三路运输、合同物流解决方案，以及国际邮件服务。DHL的国际网络将超过220个国家及地区联系起来，员工总数超过28.5万人。在美国 FDA 要求确保运送过程中药品装运的温度达标这一压力之下，DHL的医药客户强烈要求提供更可靠且更实惠的选择。这就要求DHL在递送的各个阶段都要实时跟踪集装箱的温度。虽然由记录器方法生成的信息准确无误，但是无法实时传递数据，客户和DHL都无法在发生温度偏差时采取任何预防和纠正措施。因此，DHL的母公司德国邮政世界网（DPWN）通过技术与创新管理（TIM）集团明确拟定了一个计划，准备使用RFID技术在不同时间点全程跟踪装运的温度。通过IBM全球企业咨询服务部绘制决定服务的关键功能参数的流程框架。DHL获得了两方面的收益：对于最终客户来说，能够使医药客户对运送过程中出现的装运问题提前做出响应，并以引人注目的低成本全面切实地增强了运送可靠性。对于DHL来说，提高了客户满意度和忠实度；为保持竞争差异奠定坚实的基础；并成为重要的新的收入增长来源。经典算法播报编辑目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。 [4]神经网络法神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果；缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。 [4]决策树法决策树是根据对目标变量产生效用的不同而建构分类的规则，通过一系列的规则对数据进行分类的过程，其表现形式是类似于树形结构的流程图。最典型的算法是J．R．Quinlan于1986年提出的ID3算法，之后在ID3算法的基础上又提出了极其流行的C4.5算法。采用决策树法的优点是决策制定的过程是可见的，不需要长时间构造过程、描述简单，易于理解，分类速度快；缺点是很难基于多个变量组合发现规则。决策树法擅长处理非数值型数据，而且特别适合大规模的数据处理。决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。比如，在贷款申请中，要对申请的风险大小做出判断。 [4]遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。 [4]粗糙集法粗糙集法也称粗糙集理论，是由波兰数学家Z Pawlak在20世纪80年代初提出的，是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律；缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。粗糙集理论主要应用于近似推理、数字逻辑分析和化简、建立预测模型等问题。 [4]模糊集法模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。 [4]关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其最著名的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的最小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则。最小支持度和最小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足最小支持度和最小可信度的关联规则。 [4]存在问题播报编辑与数据挖掘有关的，还牵扯到隐私问题，例如：一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人，从而意图削减保险支出。然而，这种做法会导致伦理和法律问题。对于政府和商业数据的挖掘，可能会涉及到的，是国家安全或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命；但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息，但它必须受到规范，应当在适当的说明下使用。如果数据是收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

从概念到应用，终于有人把数据挖掘讲明白了 - 知乎

从概念到应用，终于有人把数据挖掘讲明白了 - 知乎切换模式写文章登录/注册从概念到应用，终于有人把数据挖掘讲明白了成都CDA数据分析师导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。然而，数据的数量（体积）、复杂性（多样性）以及收集和处理的速率（速度）对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此，尽管大数据的规模性和多样性给数据分析带来了挑战，但仍然需要自动化工具从大数据中提取有用的信息。数据挖掘将传统的数据分析方法与用于处理大量数据的复杂算法相结合，本文将介绍数据挖掘的概况。01 数据挖掘及高级数据分析技术的应用1. 商业和工业借助POS（销售点）数据收集技术（条码扫描器、射频识别（RFID）和智能卡技术），零售商可以在商店的收银台收集顾客购物的最新数据。零售商可以利用这些信息，加上电子商务网站的日志、客服中心的顾客服务记录等其他的重要商务数据，能够更好地理解顾客的需求，做出更明智的商业决策。数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理、商店分布、欺诈检测以及自动化购买和销售。最近一个应用是快速股票交易，在这个交易中，需要使用相关的金融交易数据在不到一秒的时间内做出买卖决定。数据挖掘还能帮助零售商回答一些重要的商业问题，如：“谁是最有价值的顾客？”“什么产品可以交叉销售或提升销售？”“公司明年的营收前景如何？”这些问题促使着数据挖掘技术的发展，比如关联分析。随着互联网不断改变我们日常生活中互动和做决定的方式，能够生成大量的在线体验数据，例如网页浏览、信息传递，以及在社交网站上发布信息，这为使用Web数据的商务应用提供了机会。例如，在电子商务领域，用户的在线浏览或购物偏好数据可以用来推荐个性化的产品。数据挖掘技术也在支持其他基于互联网的服务方面扮演着重要的角色，如过滤垃圾信息、回答搜索查询，以及建议社交圈的更新和联系。互联网上大量的文本、图像和视频使得数据挖掘方法有了许多进展，如深度学习。这些进展推动了诸多应用领域的进步，如目标识别、自然语言翻译与自动驾驶。另一个经历大数据快速转型的应用领域是移动传感器和移动设备的使用，如智能手机和可穿戴计算设备。借助更好的传感器技术，可以利用嵌入在相互连接的日常设备上的低成本传感器（称为物联网（IOT））来收集物理世界的各种信息。在数字系统中，物理传感器的深度集成正开始产生大量与环境相关的多样化和分布式的数据，可用于设计方便、安全、节能的家庭系统，以及规划智能城市。2. 医学、科学与工程医学、科学与工程界的研究者正在快速收集大量数据，这些数据对获得有价值的新发现至关重要。例如，为了更深入地理解地球的气候系统，NASA已经部署了一系列的地球轨道卫星，不停地收集地表、海洋和大气的全球观测数据。然而，由于这些数据的规模和时空特性，传统的方法常常不适合分析这些数据集。数据挖掘所开发的技术可以帮助地球科学家回答如下问题：“干旱和飓风等生态系统扰动的频度和强度与全球变暖之间有何联系？”“海洋表面温度对地表降水量和温度有何影响？”“如何准确地预测一个地区的生长季节的开始和结束？”再举一个例子，分子生物学研究者希望利用当前收集的大量基因组数据，更好地理解基因的结构和功能。过去，传统方法只允许科学家在一个实验中每次研究少量基因，微阵列技术的最新突破已经能让科学家在多种情况下比较数以千计的基因特性。这种比较有助于确定每个基因的作用，或许可以查出导致特定疾病的基因。然而，由于数据的噪声和高维性，需要新的数据分析方法。除了分析基因序列数据外，数据挖掘还能用来处理生物学的其他难题，如蛋白质结构预测、多序列校准、生物化学路径建模和系统发育学。另一个例子是利用数据挖掘技术来分析越来越多的电子健康记录（EHR）数据。不久之前，对患者的研究需要手动检查每一个患者的身体记录，并提取与所研究的特定问题相关的、具体的信息。EHR允许更快和更广泛地探索这些数据。然而，只有患者在看医生或住院期间才能对他们进行观察，并且在任何特定访问期间只能测量关于患者健康的少量细节，因此存在重大挑战。目前，EHR分析侧重于简单类型的数据，如患者的血压或某项疾病的诊断代码。然而，很多类型更复杂的医学数据也被收集起来，例如心电图（ECG）和磁共振成像（MRI）或功能性磁共振成像（fMRI）的神经元图像。尽管分析这些数据十分具有挑战性，但其中包含了患者的重要信息。将这些数据与传统的EHR和基因组数据集成分析是实现精准医学所需的功能之一，旨在提供更加个性化的患者护理。02 什么是数据挖掘数据挖掘是在大型数据库中自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果，比如顾客在网上或实体店的消费金额。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如查询任务：在数据库中查找个别记录，或查找含特定关键字的网页。这是因为这些任务可以通过与数据库管理系统或信息检索系统的简单交互来完成。而这些系统主要依赖传统的计算机科学技术，包括先进高效的索引结构和查询处理算法，有效地组织和检索大型数据存储库的信息。尽管如此，数据挖掘技术可以基于搜索结果与输入查询的相关性来提高搜索结果的质量，因此被用于提高这些系统的性能。数据库中的数据挖掘与知识发现数据挖掘是数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，如图1所示。该过程包括一系列转换步骤，从数据预处理到数据挖掘结果的后处理。▲图1 数据库中知识发现（KDD）过程输入数据可以以各种形式存储（平面文件、电子表格或关系表），并且可以存储在集中式数据库中，或分布在多个数据站点上。预处理（preprocessing）的目的是将原始输入数据转换为适当的格式，以便进行后续分析。数据预处理涉及的步骤包括融合来自多个数据源的数据，清洗数据以消除噪声和重复的观测值，选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。由于收集和存储数据的方式多种多样，数据预处理可能是整个知识发现过程中最费力、最耗时的步骤。“结束循环”（closing the loop）通常指将数据挖掘结果集成到决策支持系统的过程。例如，在商业应用中，数据挖掘的结果所揭示的规律可以与商业活动管理工具结合，从而开展或测试有效的商品促销活动。这样的结合需要后处理（postprocessing）步骤，确保只将那些有效的和有用的结果集成到决策支持系统中。后处理的一个例子是可视化，它使得数据分析者可以从各种不同的视角探査数据和数据挖掘结果。在后处理阶段，还能使用统计度量或假设检验，删除虚假的数据挖掘结果。03 数据挖掘要解决的问题前面提到，面临大数据应用带来的挑战时，传统的数据分析技术经常遇到实际困难。下面是一些具体的问题，它们引发了人们对数据挖掘的研究。1. 可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要核外算法。使用抽样技术或开发并行和分布式算法也可以提高可伸缩程度。2. 高维性现在，常常会遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间分量或空间分量的数据集也通常具有很高的维度。例如，考虑包含不同地区的温度测量结果的数据集，如果在一个相当长的时间周期内反复地测量，则维数（特征数）的增长正比于测量的次数。为低维数据开发的传统数据分析技术通常不能很好地处理这类高维数据，如维灾难问题。此外，对于某些数据分析算法，随着维数（特征数）的增加，计算复杂度会迅速增加。3. 异构数据和复杂数据通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异构属性的技术。近年来，出现了更复杂的数据对象。这种非传统类型的数据如：含有文本、超链接、图像、音频和视频的Web和社交媒体数据，具有序列和三维结构的DNA数据，由地球表面不同位置、不同时间的测量值（温度、压力等）构成的气候数据。为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子关系。4. 数据的所有权与分布有时，需要分析的数据不会只存储在一个站点，或归属于一个机构，而是地理上分布在属于多个机构的数据源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：如何降低执行分布式计算所需的通信量？如何有效地统一从多个数据源获得的数据挖掘结果？如何解决数据安全和隐私问题？5. 非传统分析传统的统计方法基于一种假设检验模式，即提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据。但是，这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数千种假设，因此需要自动地产生和评估假设，这促使人们开发了一些数据挖掘技术。此外，数据挖掘所分析的数据集通常不是精心设计的实验的结果，并且它们通常代表数据的时机性样本（opportunistic sample），而不是随机样本（random sample）。04 数据挖掘与其他领域的关联一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别是，需要数据库系统提供高效的存储、索引和查询处理。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是非常重要的。分布式技术还可以帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时显得尤为重要。图2显示了数据挖掘与其他领域之间的联系。▲图2 数据挖掘汇集了许多学科的知识关于作者：陈封能（Pang-Ning Tan），密歇根州立大学计算机科学与工程系教授，主要研究方向是数据挖掘、数据库系统、网络空间安全、网络分析等。本文来源大数据（ID：hzdashuju）本文版权归原作者所有，内容为作者个人观点，转载目的在于传递更多信息，如涉及作品内容、版权等问题，可联系本站删除，谢谢。更多交流咨询：18080942131 （同微信加好友备注：知乎）。发布于 2019-09-01 11:26数据挖掘赞同 4添加评论分享喜欢收藏申请

什么是数据挖掘？ | IBM

什么是数据挖掘？

了解数据挖掘，它结合了统计和人工智能来分析大量的数据集以发现有用的信息。

什么是数据挖掘？

数据挖掘，又称知识发现 (KDD)，是从大量的数据集中发现模式和其他有价值信息的过程。鉴于数据仓储技术的发展和大数据的增长，数据挖掘技术的采用在过去几十年中迅速加快，它通过将原始数据转化为有用的知识来助力公司发展。然而，尽管该技术不断发展以处理大规模的数据，但领导者仍面临可扩展性和自动化方面的挑战。

数据挖掘通过透彻的数据分析完善了组织决策。支持这些分析的数据挖掘技术可分为两大用途；它们既可以描述目标数据集，也可以通过使用机器学习算法来预测结果。这些方法用于组织和过滤数据，揭示最有趣的信息，从欺诈检测到用户行为、瓶颈，甚至是安全漏洞。

当与 Apache Spark 等数据分析和可视化工具结合使用时，深入探索数据挖掘世界从未如此轻松，提取相关见解的速度也从未如此之快。人工智能领域的进步，只会继续加速其在各行各业内的采用。

数据挖掘过程

数据挖掘过程涉及从数据收集到可视化的许多步骤，旨在从大量的数据集中提取有价值的信息。如上所述，数据挖掘技术用于生成目标数据集描述和预测。数据科学家通过对模式、关联和相关性的观察来描述数据。他们还通过分类和回归方法对数据进行分类和聚类，并识别用例的异常值，如垃圾邮件检测。

数据挖掘通常包括四个主要步骤：设定目标、数据收集和准备、应用数据挖掘算法以及评估结果。

1. 设定业务目标：这可能是数据挖掘过程中最难的部分，很多组织在这一重要步骤上花费的时间太少。数据科学家和业务利益相关方需要共同来定义业务问题，这有助于为给定的项目提供数据问题和参数。分析师可能还需要进行额外的研究，以便适当地了解业务环境。

2. 数据准备：一旦确定了问题的范围，数据科学家就可以更容易地确定哪个数据集将有助于回答与业务相关的问题。收集了相关数据后，他们会对数据进行清理，去除任何噪声，如重复值、缺失值和异常值。根据数据集的不同，可以采取额外的步骤来减少维数，因为太多的特性会减慢任何后续的计算。数据科学家将寻求保留最重要的预测因子，确保任意模型的最佳准确度。

3. 模型构建和模式挖掘：根据分析的类型，数据科学家可以调查任何有趣的数据关系，如序列模式、关联规则或相关性。虽然高频模式有着更广泛的应用，但有时数据中的偏差可能更有趣，它突出了潜在欺诈的领域。

深度学习算法也可应用于根据可用数据对数据集进行分类或聚类。如果标记了输入数据（即监督式学习），那么分类模型可以用于对数据进行分类，或者也可以应用回归模型来预测特定分配的可能性。如果未标记数据集（即无监督学习），那么会将训练集中的单个数据点进行相互比较，找出潜在的相似性，并根据这些特征对它们进行聚类。

4. 结果评估和知识实施：数据汇总后，需要对结果进行评估和解释。在最终确定结果时，它们应该是有效的、新颖的、有用的和可理解的。当满足这一标准时，组织可以利用这一知识来实施新的战略，实现其预期目标。

数据挖掘技术

数据挖掘是指利用各种算法和技术把大量的数据转化为有用的信息。以下是一些最常见的方法：

关联规则：关联规则是一种基于规则的方法，用于发现给定数据集中各变量之间的关系。这些方法常用于市场购物篮分析，使企业能够更好地了解不同产品之间的关系。了解顾客的消费习惯有助于企业制定更好的交叉销售策略，开发更出色的推荐引擎。

神经网络：神经网络主要用于深度学习算法，通过节点层模拟人脑的互联性来处理训练数据。每个节点由输入、权重、偏差（或阈值）和输出组成。如果该输出值超过给定的阈值，它会“触发”或激活节点，并将数据传递到网络中的下一层。神经网络通过监督式学习来学习这个映射函数，并通过梯度下降过程根据损失函数进行调整。当损失函数等于或接近于零时，我们可以相信模型的准确度，从而得出正确答案。

决策树：这种数据挖掘技术使用分类或回归方法，基于一系列决策对潜在的结果进行分类或预测。顾名思义，它使用树状可视化效果来表示这些决策的潜在结果。

K 近邻算法 (KNN)：K 近邻算法，又称 KNN 算法，是一种非参数算法，它根据数据点的邻近程度以及与其他可用数据的关联程度，对数据点进行分类。这个算法假设相似的数据点可以在彼此的附近找到。因此，它通常通过欧氏距离计算数据点之间的距离，然后根据出现频率最多的类别或平均值来分配类别。

数据挖掘应用

数据挖掘技术在商业智能和数据分析团队中被广泛采用，帮助他们为组织和行业提取知识。以下是一些数据挖掘用例：

销售与市场营销

公司收集了大量关于客户和潜在客户的数据。通过观察消费者人口统计信息和在线用户行为，企业可以使用数据来优化他们的市场营销活动，改善市场细分、交叉销售情况和客户忠诚度计划，进而提高市场营销的投资回报率。预测性分析还可以帮助团队与利益相关方一起设定预期，根据营销投资的增减情况预估收益。

教育培训

教育机构已经开始收集数据，旨在了解他们的学生群体，以及哪些环境有利于取得成功。随着课程不断转移至在线平台，他们可以使用各种维度和指标来观察和评估业绩，如击键、学生档案、课程、大学以及花费的时间等。

运营优化

流程挖掘利用数据挖掘技术降低整个运营部门的成本，使得组织可以更高效地运转。这种实践有助于识别代价不菲的瓶颈，帮助企业领导者完善决策。

欺诈检测

虽然数据中频繁出现的模式可以为团队提供有价值的洞察，但观察数据异常也很有用，可帮助公司检测欺诈行为。在银行和其他金融机构中，这是一个众所周知的用例，基于 SaaS 的企业也已开始采用这些做法，着力消除数据集中的虚假用户帐户。

什么是数据挖掘？ - 知乎

什么是数据挖掘？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册数据挖掘什么是数据挖掘？本题已加入圆桌 » 数据挖掘应用，更多「数据挖掘」相关的话题欢迎关注讨显示全部关注者2,128被浏览968,816关注问题写回答邀请回答好问题 161 条评论分享52 个回答默认排序嘉慧Lincoln数据挖掘等 3 个话题下的优秀答主关注这是个有意思的问题。由于数据科学刚刚兴起，数据科学家作为一种新生职业被提出，数据研究高级科学家Rachel Schutt将其定义为“计算机科学家、软件工程师和统计学家的混合体“。数据挖掘作为一个学术领域，横跨多个学科，涵盖了统计学、数学、机器学习和数据库等，此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电子通讯、法律税务等的各个专业领域。注意每一分类都需要相当的行业经验。而要明白某一事物的本质，就需要通过另一些近似的事物特性对比来说明。就好像你单独提问什么是男人？很难解释对不对。所以咱们来举个栗子简单看看：一、分析报告在《大闹天宫》里孙悟空跟二郎神在花果山下大战三百回合，咱来写一篇文章分析。孙悟空有金刚不坏火眼金睛筋斗云七十二般变化加上定海神针身法灵活。二郎神杨戬有三只眼缚妖索哮天犬银袍金甲加上三尖两刃四窍八环刀力量无穷。所以在大战开始三百回合时候不相上下，结果后来二郎神派出天兵天将放火烧花果山让大圣慌了心神被偷袭得手。最后二郎神赢了。分析报告完成。二、统计分析大圣二战杨戬。这次在二位大战之前做个数理统计来预测结果。首先根据历史样本史书记载发现两人在之前的五百年里打过100次，其中孙悟空赢60次。然后有记录显示，之前孙悟空和牛魔王战斗的胜率是80%，而杨戬斗牛魔王胜率是70%。所以可以得出综合预测总体胜率是孙悟空赢面大。结论依靠历史记录，使用样本预测总体，根据经验做出假设。统计分析完成。三、数据挖掘孙悟空和杨戬终极决战。这次咱们根据两位的详细资料（如家庭出身、教育背景、工作经验、婚育情况等）让计算机做协同过滤关联分析。计算机通过数据清洗建模后发现：贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚更能吃苦所以功夫底子更好平时训练更加扎实。战斗经验丰富的斗战胜佛因为平时经常打架擅长利用天时地利环境因素而胜算更大。在都得到大师指点的情况下，贫苦出身的孩子可以利用后天的努力来弥补先天悟性的欠缺。样貌奇特注定孤独终老的神仙总是会比同等条件下美若天仙喜欢拈花惹草处处留情的神仙功夫好。综上所述，我们可知道：论出身两位大神不分伯仲。一个从石头出来，一个是凡人与神仙结合所生。悟空的师父菩提老祖（准提道人）和二郎神的师父玉鼎真人的师父元始天尊同为鸿钧老祖的高足所以前者更胜一筹。斗战胜佛战斗经验相对整日快活逍遥无忧无虑的二郎神来说更加丰富。另孙行者由于样貌原因始终单身（好伤感）。所以可以得出结论，这次大战孙悟空赢面大。数据挖掘完成。四、最后总结：分析报告一般是整个事件发生结束以后的总结（描述性）。统计分析能利用大量的历史样本来预测整个事件总体未来的走向（预测性概率）。数据挖掘则透过事件的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹，从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系，用此来洞察未来（规范性）。以上，祝挖掘快乐：）编辑于 2020-03-04 10:34赞同 149561 条评论分享收藏喜欢收起打铁烧砖从材料毕业生到腾讯大数据（已跑路）。半导体模拟博士ing。关注是想从几个方面来谈。1，在计算机科学里什么是数据2，什么是数据挖掘（data mining，简称DM）3，数据挖掘和机器学习，深度学习，大数据等等这些概念相互之间有什么联系和区别4，传统的几类比较经典的，数据挖掘算法5，数据挖掘在现在的一些比较前沿的研究方向6，数据挖掘的一些常用的工具。一个checklist方便年轻人去学习7，在工业界，做数据挖掘、大数据这些相关的技术是一种怎样的体验？1，首先我们需要知道什么是数据。提起数据大家会想到什么？数字？账本？excel表格？这些都是数据。但是在计算机科学里我们定义数据，是指所有在计算机中可以被表示的信息。比如计算机，可以表示图片，声音，视频，网络流等等。那么这些东西我们都可以把它称为数据。计算机当然是可以表示和处理这些东西的。否则一个最直接的结果就是抖音和腾讯视频这些软件我们根本用不了。这就牵扯出一个有意思的问题了，在计算机中我们如何表示图片/视频/音频等等。这个我想后面再写一篇回答。举一个最简单的例子，计算机里图片有许多表示格式，RGB格式就是其中比较常用的一种。归根结底他是把图片按三原色拆分，然后分别按照一个二维矩阵来存储。也就是说，一个很复杂的图片，在计算机里我们可以按照一个矩阵来处理。类似的，聪明的你请告诉我，请你想一想，用类似的想法，我们可以如何用一个二维矩阵来表示一个灰度图像（只有黑白灰三色）呢？也就是说，数字excel图片视频音频这些东西统统都是数据。在一个真正的武林高手手中，飞花落叶皆可伤人。而目前数据挖掘，人工智能与机器学习比较典型的几大理论与应用研究，包括推荐系统，计算机视觉，自然语言处理和音频处理，所使用的数据格式分别就是，图片/视频，文本，音频等等。2，什么是数据挖掘？数据挖掘的核心思想：寻找相关性我们在初中，都学习过函数。Y=kX+b。这种思想，是物理学中的，经典力学的基础。这也为我们带来了一个精确的，可以预测的世界的图景。在这样的一个世界当中，只要我们知道一些物理参数。就可以通过精巧定义的公式获得他的在时空之中的一系列性质。但是这种，“完美的”世界其实不存在。尤其是自19世纪末以来两种新学科的出现有力的挑战了这样的世界观。其一是包含不确定性思想的量子力学，其二是现代意义上的概率与统计。数据挖掘作为一门现代科学，其思想与精神，是直接继承自概率与统计的。也就是说。我们很多时候，无法从现实世界得到一个直接的，精确的表达式。那么我们可以采用一种“相关性”的思想来对真实世界进行描述。比如我们在高中时代都学过物理。有一个非常著名的打点计时器实验。这个实验可以推导出牛顿运动定律。但是我们也知道他不可能得到一个完美的“F=ma。”他一定是受到很多因素，比如摩擦力，空气阻力，做实验的学生手残等因素影响的。但是它整体上、就是这样一个趋势。那么这个就是我们所说的，要去寻找“相关性。”他不是一个用确定性公式所能描述的，但是他的确存在一些关系。生活中还有什么样相关性的例子呢？比如生物学上，某段基因的突变数目和某种癌症的关系。经济学中，宏观经济政策主要有货币政策和财政政策两类。货币政策的三大工具就是准备金率贴现率和公开市场业务。这三者和市场上的通货膨胀之间的关系。在超市的营销里。用户购买啤酒和购买尿布，购买咖啡和办理信用卡之间的关系。在网络视频平台上，用户喜好电影A。与喜欢电影B的关系。这样的东西我们搞清楚，就可以给用户创造出推荐系统。优化用户体验了。编辑于 2020-10-02 10:46赞同 222 条评论分享收藏喜欢

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什么是数据挖掘？

数据挖掘是一种计算机辅助技术，用于分析以处理和探索大型数据集。借助数据挖掘工具和方法，组织可以发现其数据中隐藏的模式和关系。数据挖掘将原始数据转化为实用的知识。公司利用这些知识来解决问题、分析业务决策对未来的影响以及提高利润率。

术语数据挖掘是什么意思？

“数据挖掘”是误称，因为数据挖掘的目标不是提取或挖掘数据本身。而是已经有了大量数据，数据挖掘要从中提取有意义或有价值的知识。下面概述了数据收集、存储、分析和挖掘的典型流程。

数据收集是从不同来源（如客户反馈、付款和采购订单）捕获数据。

数据仓库是将数据存储在大型数据库或数据仓库中的流程。

数据分析使用复杂的软件和算法进一步处理、存储和分析数据。

数据挖掘是数据分析的一个分支或一种分析策略，用于发现数据中隐藏的或以前未知的模式。

为什么数据挖掘如此重要？

数据挖掘是任何成功的分析计划的关键部分。企业可以使用知识发现流程来增加客户信任，寻找新的收入来源，并保持客户回头率。有效的数据挖掘有助于业务规划和运营管理的各个方面。以下是不同行业如何使用数据挖掘的一些示例。

电信、媒体和技术

电信、媒体和技术等竞争激烈的垂直行业使用数据挖掘，通过发现客户行为模式来改进客户服务。例如，公司可以分析带宽使用模式并提供定制的服务升级或建议。

银行和保险

金融服务可以使用数据挖掘应用程序来解决复杂的欺诈、合规、风险管理和客户流失问题。例如，保险公司可以通过比较过去的产品性能和竞争对手的定价来发现最佳产品定价。

教育

教育机构可以使用数据挖掘算法来测试学生、定制课程和增加学习趣味。对学生进步的统一、数据驱动的观点可以帮助教育工作者了解学生需要什么，并更好地支持他们。

制造业

制造业服务可以使用数据挖掘技术，为整体设备效率、服务水平、产品质量和供应链效率提供实时和预测分析。例如，制造商可以使用历史数据来预测生产机械的磨损并预测维护情况。因此，他们可以优化生产计划并减少停机时间。

零售

零售公司拥有大型客户数据库，其中包含有关客户购买行为的原始数据。数据挖掘可以处理这些数据，以获得营销活动和销售预测的相关见解。通过更精确的数据模型，零售公司可以优化销售和物流，以提升客户满意度。例如，数据挖掘可以揭示流行的季节性产品，这些产品可以提前贮备，以避免在紧急关头出现短缺。

数据挖掘的工作原理是什么？

跨行业数据挖掘标准流程（CRISP-DM）是启动数据挖掘流程的优秀指导原则。CRISP-DM 既是一种方法论，也是一种与行业、工具和应用程序分离的流程模型。

作为一种方法，它描述了数据挖掘项目的典型阶段，概述了每个阶段涉及的任务，并解释了这些任务之间的关系。

作为一个流程模型，CRISP-DM 提供了数据挖掘生命周期的概述。

数据挖掘流程的六个阶段是什么？

使用灵活的 CRISP-DM 阶段，数据团队可以根据需要在阶段之间来回移动。此外，软件技术可以完成或支持其中的一些任务。

1.业务了解

数据科学家或数据挖掘者从确定项目目标和范围开始。他们与业务的利益相关者合作，以识别某些信息。

需要解决的问题

项目约束或限制

潜在解决方案的业务影响

然后，他们使用这些信息来定义数据挖掘目标，并确定知识发现所需的资源。

2.数据了解

数据科学家一旦了解了业务问题，就开始对数据进行初步分析。他们从各种来源收集数据集，获得访问权限，并准备数据描述报告。报告包括数据类型、数量以及数据处理的硬件和软件要求。一旦企业批准了他们的计划，他们就开始探索和验证数据。他们使用基本统计技术处理数据，评估数据质量，并为下一阶段选择最终数据集。

3.数据准备

数据挖掘者在这一阶段花费的时间最多，因为数据挖掘软件需要高质量的数据。业务流程出于挖掘以外的原因收集和存储数据，数据挖掘者必须在将其用于建模之前对其进行优化。数据准备包括以下流程。

清理数据

例如，处理丢失的数据、数据错误、默认值和数据更正。

集成数据

例如，将两个完全不同的数据集组合起来以获得最终的目标数据集。

设置数据格式

例如，为正在使用的特定挖掘技术转换数据类型或配置数据。

4.数据建模

数据挖掘者将准备好的数据输入数据挖掘软件并研究结果。为实现此目的，他们可以选择多种数据挖掘技术和工具。他们还必须编写测试来评估数据挖掘结果的质量。为了对数据建模，数据科学家可以：

在具有已知结果的较小数据集上训练机器学习（ML）模型

使用模型进一步分析未知数据集

调整并重新配置数据挖掘软件，直到结果令人满意

5.评估

创建模型后，数据挖掘者开始对照原业务目标对其进行衡量。他们与业务分析师分享结果并收集反馈。模型可能很好地回答了原来的问题，或者显示出以前未知的新模式。数据挖掘者可以根据业务反馈更改模型、调整业务目标或重访数据。持续评估、反馈和修改是知识发现过程的一部分。

6.部署

在部署期间，其他利益相关者使用工作模型生成商业智能。数据科学家计划部署流程，包括向其他人传授模型功能、持续监控和维护数据挖掘应用程序。业务分析师使用该应用程序创建管理报告，与客户共享结果，并改进业务流程。

数据挖掘的技术有哪些？

数据挖掘技术来自不同的学习领域，它们相互重叠，包括统计分析、机器学习（ML）和数学。下面给出了一些示例。

关联规则挖掘

关联规则挖掘是查找两个不同的、看似无关的数据集之间关系的过程。If-then 语句证明了两个数据点之间存在关系的可能性。数据科学家使用支持度和置信度标准来衡量结果的准确性。支持度衡量相关元素在数据集中出现的频率，而置信度表示 if-then 语句准确的次数。

例如，当顾客购买一件商品时，他们也经常会购买第二件相关的商品。零售商可以通过对过去购买数据的关联挖掘来识别新客户的兴趣。他们使用数据挖掘结果填充在线商店的推荐部分。

分类

分类是一种复杂的数据挖掘技术，它训练 ML 算法将数据分类为不同的类别。它使用决策树和最近邻等统计方法来识别类别。在所有这些方法中，算法都是用已知的数据分类进行预先编程，以猜测新数据元素的类型。

例如，分析师可以通过使用苹果和芒果的已标图像来训练数据挖掘软件。软件可以准确地预测新图片是苹果、芒果还是其他水果。

集群

集群是根据多个数据点的相似性将其分在一组。它不同于分类，因为它不能按特定类别区分数据，但可以从它们的相似性中找到模式。数据挖掘结果是一组集群，其中每个集合都不同于其他组，但每个集群中的对象在某些方面是相似的。

例如，在处理调查的多元数据时，集群分析可以帮助进行市场研究。市场研究人员使用集群分析将消费者划分为不同的细分市场，并更好地了解不同群体之间的关系。

序列和路径分析

数据挖掘软件还可以寻找导致后续事件的特定事件或值集的模式。它可以识别定期发生的数据变化或随时间起伏的数据点。

例如，一家企业可能会使用路径分析来发现某些产品的销售在节假日前猛增，或者注意到天气变暖会使更多人访问其网站。

数据挖掘有哪些类型？

根据数据和挖掘的目的，数据挖掘可以有不同的分支或专业。我们来看看一些数据挖掘的示例。

流程挖掘

流程挖掘是数据挖掘的一个分支，旨在发现、监控和改进业务流程。它从信息系统中可用的事件日志中提取知识。它帮助组织了解这些流程中每天发生的事情。

例如，电子商务企业有许多流程，如采购、销售、付款、收款和发货。通过挖掘采购数据日志，他们可能会发现其供应商交付可靠性为 54%，或有 12% 的供应商始终提前交付。他们可以利用这些信息优化与供应商的关系。

文本挖掘

文本挖掘或文本数据挖掘使用数据挖掘软件来阅读和理解文本。数据科学家通过文本挖掘自动发现书面资源中的知识，如网站、书籍、电子邮件、评论和文章。

例如，数字媒体公司可以借助文本挖掘自动读取其在线视频上的评论，并将观众评论分为正面和负面。

预测挖掘

预测数据挖掘使用商业智能来预测趋势。它可以帮助企业领导者研究其决策对公司未来的影响，并做出有效的选择。

例如，公司可能会查看过去的产品退货数据，设计不会导致损失的保修方案。利用预测挖掘，他们会预测未来一年的潜在退货数量，并在确定产品价格时制定考虑到损失的一年保修计划。

AWS 如何为数据挖掘提供帮助？

Amazon SageMaker 是领先的数据挖掘软件平台。它能帮助数据挖掘者和开发人员快速地准备、构建、训练和部署高质量的机器学习（ML）模型。它包含用于数据挖掘流程的多种工具。

Amazon SageMaker Data Wrangler 可将汇总和准备挖掘数据所需的时间从数周缩短至几分钟。

Amazon SageMaker Studio 提供基于网络的可视化界面，数据科学家可以在该界面中执行机器学习开发步骤，提高了数据科学团队的生产率。借助 SageMaker Studio，您可以像数据科学家那样全面掌控和了解构建、训练和部署模型的每个步骤。

分布式训练库使用分区算法自动分割大型模型和训练数据集进行建模。

Amazon SageMaker Debugger 通过捕获实时训练指标（例如在检测到异常时发送警报）来优化 ML 模型。这有助于立即修复不准确的模型预测。

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数据挖掘

课程详情

课程评价

spContent=数据挖掘是近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一，当前大数据分析几乎都离不开数据挖掘技术，因此掌握数据挖掘的相关知识技能对于学生当下就业和未来深造都有重要意义。本课程面向计算机、管理科学与工程、系统工程相关专业高年级本科生或低年级研究生，课程深入数据挖掘技术基础，紧跟数据科学前沿，使得学生既能够掌握数据挖掘算法的基本原理、关键技术，又使学生知道如何使用数据。此外，课程引入最新的数据挖掘案例，使得学生掌握如何通过了解数据、数据预处理、数据模式挖掘来解决现实中的数据挖掘案例。教学内容的组织与实施上，使用片段式的教学，每个知识点为一个教学片段，每个片段时长为10-25分钟。教学内容尤其是教学视频的制作上，运用信息技术将教师授课场景、ppt、动画、视频等实现动态最优组合合成，并采用视频交互模式实现，提高视觉效果和学习体验。

—— 课程团队

课程概述

课程背景1.数据挖掘是近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一，当前大数据分析几乎都离不开数据挖掘技术，应用广泛，是业界所需；2.数据挖掘集合了概率统计、机器学习、人工智能、数据可视化、算法等等多门计算机领域核心知识，是信息技术研究的重要领域；3.掌握数据挖掘的相关知识技能对于学生当下就业和未来深造都有重要意义。课程目标1.认识数据的统计特性，了解数据的可视化方法，把握数据相似性计算；2.掌握数据预处理的四大步骤及方法；3.掌握分类、聚类、回归、关联规则挖掘等核心技术；4.了解具体数据挖掘的处理过程。课程设计原则1.紧跟技术前沿，内容涉及最新的业界技术和前沿研究；2.注重技术实践，将经典案例融入到数据挖掘课程教学中，提高课程学以致用的效果；3.重视基础知识，将数据挖掘知识与概率统计、机器学习、算法等底层核心知识融会贯通。

课程大纲

参考资料

数据挖掘教材：数据挖掘原理与应用，2022.01；京东购买：https://item.jd.com/10042588370746.html 淘宝购买：https://detail.tmall.com/item.htm?id=663741312308 当当购买：https://product.dangdang.com/11048586084.html教材对应PPT下载：2.1 数据类型和统计的“富文本资源中的附件下载。数据挖掘课程实践请同学们登录：https://www.educoder.net/paths/4153

常见问题

Q : 课程实践如何展开？A : 请同学们登录https://www.educoder.net/paths/4153 开展具体课程实践。 Q : 课程采用哪个教材？A : 课程教材为2022年机械工业出版社最新发布《数据挖掘原理与应用》。 Q : 教材对应的PPT在哪下载？A : 2.1 数据类型和统计的“富文本资源中的附件下载PPT。 Q：课程代码在哪下载？A : 课程代码和数据集已上传到9.1.1分类实践任务起点的“实践项目代码及数据”资源中，可以在此下载相关的压缩包资源。Q：课程历年考试试题在哪下载？A : 课程历年考试试题已上传到9.1.1分类实践任务起点的“课程历年考试试题”资源中，可以在此下载相关的压缩包资源。Q：课程编程如果没有python基础，是否提供学习资源？A : python学习相关的代码和数据集已上传到9.3.5 KNN 分类实践的“python学习相关资料”资源中，可以在此下载相关的压缩包资源。Q：课程中是否提供大数据、深度学习等相关资源？A : 大数据、深度学习等相关资源已上传到12.2 随机森林分类的“课程其他可参考PPT资源”资源中，可以在此下载相关的压缩包资源。Q：课程需要什么基础？A : 在课程制作过程中，尽可能利于易懂的案例驱动课程讲解，本课程希望同学们能够培养数据科学思维，因此，本课程学习对基础要求不高。但如果同学们后期进一步深入研究数据挖掘，建议同学们学习好高等数学、线性代数、概率统计等数学课程。Q：老师的联系方式是什么？A : 老师微信：dingzy1983，有问题可以随时在线交流。Q：第2.认识数据之2.3 数据相似性章节中，4.4 数值属性的近邻性度量中，案例中的欧式距离计算表，表格中的计算有误。A : 欧式距离示意中，为二维数据，该ppt中的结果计算有误，比如第一条数据（1，2），第二条数据（3，5），欧式距离为√[（1-3）^2+（2-5）^2]=3.606。Q：决策树中父节点与子节点熵值的比较，为什么父节点的熵值更低？A : 熵越大，说明数据越混乱，分类能力就越差。在构造决策树的时候，尽量把分类能力好的属性做为上层节点，上层节点的熵值较小，所以使得信息增益（原始的熵值减去现在的熵值）较大。所以此处不要把信息增益跟熵值混淆了。Q：ReLU激活函数为什么会导致神经元死亡呢？降低学习率是如何缓解这个问题的呢？A : 神经网络在接受异于常值输入时易导致反向传播中的大梯度效应，而这往往是学习率过载所致，最终神经元参数陷入无限循环，损失函数常导为0，而解决方法中降低学习率最为可靠，此外，也可通过优化算法策略动态调整学习率或Leaky Relu保证激活函数在小于0时也能实现非0输出。

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