python在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用與實(shí)踐2023-11-25匯報(bào)人：朱老師python在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分類與回歸分析數(shù)據(jù)聚類數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`案例contents目錄CHAPTERpython在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢(shì)01簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法Python的語(yǔ)法簡(jiǎn)潔易懂，使得開(kāi)發(fā)者能夠快速地編寫代碼并理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，減少了開(kāi)發(fā)時(shí)間。豐富的第三方庫(kù)Python擁有眾多的第三方庫(kù)，這些庫(kù)提供了豐富的功能，使得開(kāi)發(fā)者能夠更加便捷地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。易用性Python是一種解釋型語(yǔ)言，運(yùn)行速度相較于其他解釋型語(yǔ)言更快，能夠快速地處理大量數(shù)據(jù)。Python的內(nèi)存占用相較于其他語(yǔ)言更小，使得開(kāi)發(fā)者能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。高效性內(nèi)存占用小運(yùn)行速度快NumPy和Pandas這兩個(gè)庫(kù)是Python中常用的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，提供了豐富的數(shù)據(jù)處理功能，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化等。Scikit-learn這個(gè)庫(kù)是Python中最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)之一，提供了豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類、回歸、聚類等。TensorFlow和PyTorch這兩個(gè)庫(kù)是Python中常用的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了豐富的深度學(xué)習(xí)算法和模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。豐富的數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)CHAPTER數(shù)據(jù)預(yù)處理02123在數(shù)據(jù)集中，可能會(huì)存在重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，這些記錄會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，需要去除。去除重復(fù)數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)集中，有些字段可能會(huì)有缺失值，需要進(jìn)行填充，以保證數(shù)據(jù)分析的完整性。填充缺失值數(shù)據(jù)集中可能會(huì)存在一些遠(yuǎn)離正常范圍的異常值，這些值可能是由于測(cè)量錯(cuò)誤或數(shù)據(jù)錯(cuò)誤引起的，需要去除。去除異常值數(shù)據(jù)清洗01通過(guò)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成新的特征，以便更好地捕捉數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性。特征工程02將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集的代表性。維度約簡(jiǎn)03將不同特征的值域映射到相同的尺度上，以便更好地進(jìn)行比較和分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換特征選擇從大量的特征中選擇出與目標(biāo)變量最相關(guān)的特征，減少模型的復(fù)雜性和計(jì)算時(shí)間。特征聚合將多個(gè)特征合并為一個(gè)或幾個(gè)新特征，以便更好地捕捉數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性。特征降維通過(guò)將高維特征轉(zhuǎn)換為低維特征，減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集的代表性。數(shù)據(jù)歸約030201CHAPTER關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘03要點(diǎn)三關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘背景關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中變量之間有趣關(guān)系的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、市場(chǎng)分析等領(lǐng)域。要點(diǎn)一要點(diǎn)二Apriori算法原理Apriori算法是一種頻繁項(xiàng)集挖掘算法，通過(guò)不斷發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，再由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。其基本思想是利用已發(fā)現(xiàn)的頻繁項(xiàng)集，生成候選集，再通過(guò)計(jì)算支持度篩選出頻繁項(xiàng)集，直至找到所有頻繁項(xiàng)集。Apriori算法優(yōu)缺點(diǎn)Apriori算法具有簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在計(jì)算量大、產(chǎn)生候選集多、需要多次掃描數(shù)據(jù)等缺點(diǎn)。要點(diǎn)三apriori算法FP-Growth算法是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的頻繁項(xiàng)集挖掘算法，通過(guò)構(gòu)建FP樹(shù)，快速定位頻繁項(xiàng)集。其基本思想是將原始數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為FP樹(shù)，然后從樹(shù)上直接定位到頻繁項(xiàng)集。FP-Growth算法原理FP-Growth算法具有高效、減少冗余掃描等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在需要較高內(nèi)存、構(gòu)建樹(shù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等缺點(diǎn)。FP-Growth算法優(yōu)缺點(diǎn)FP-Growth算法關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估背景關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估是對(duì)已發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，以確定其是否具有實(shí)用價(jià)值。關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估指標(biāo)關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估的常見(jiàn)指標(biāo)有支持度、置信度和提升度等。支持度反映了規(guī)則在數(shù)據(jù)集中的頻率，置信度反映了規(guī)則的可靠程度，提升度則反映了規(guī)則的有用性。關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估方法關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估的方法包括基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、基于信息論和基于領(lǐng)域知識(shí)的評(píng)價(jià)方法等。010203關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)估CHAPTER分類與回歸分析04決策樹(shù)是一種常用的分類方法，通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分成若干個(gè)互不相交的子集，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類。在決策樹(shù)中，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的判斷條件，每個(gè)分支代表一個(gè)可能的屬性值，每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類別（對(duì)于分類問(wèn)題）或一個(gè)具體數(shù)值（對(duì)于回歸問(wèn)題）。決策樹(shù)具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)也具有容易過(guò)擬合和容易受到噪聲干擾的缺點(diǎn)。決策樹(shù)VS樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的分類方法，其基本思想是利用已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過(guò)計(jì)算每個(gè)類別的先驗(yàn)概率和每個(gè)特征在每個(gè)類別下的條件概率，來(lái)預(yù)測(cè)新的樣本所屬的類別。樸素貝葉斯的優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單、高效、易于理解和實(shí)現(xiàn)，同時(shí)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上具有較好的性能。樸素貝葉斯支持向量機(jī)（SVM）是一種基于間隔最大化的分類方法，其基本思想是找到一個(gè)超平面，使得該超平面能夠最大化地將不同類別的樣本分隔開(kāi)。SVM的主要優(yōu)點(diǎn)在于其能夠處理高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集，同時(shí)具有較強(qiáng)的泛化能力。然而，SVM對(duì)于數(shù)據(jù)的線性可分性要求較高，對(duì)于非線性可分的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較差。支持向量機(jī)線性回歸是一種常用的回歸分析方法，其基本思想是通過(guò)擬合一個(gè)線性模型來(lái)預(yù)測(cè)連續(xù)型目標(biāo)變量。線性回歸的主要優(yōu)點(diǎn)在于其簡(jiǎn)單、易于理解和實(shí)現(xiàn)，同時(shí)對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集具有較好的性能。然而，線性回歸對(duì)于數(shù)據(jù)的線性可分性要求較高，對(duì)于非線性可分的數(shù)據(jù)表現(xiàn)較差。線性回歸CHAPTER數(shù)據(jù)聚類05K-means是一種常見(jiàn)的聚類算法，通過(guò)將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇來(lái)找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。K-means算法以一個(gè)包含K個(gè)點(diǎn)的初始簇中心為起點(diǎn)，通過(guò)迭代優(yōu)化，使得每個(gè)點(diǎn)到其所屬簇中心的距離之和最小。每次迭代后，簇中心會(huì)被重新計(jì)算為當(dāng)前簇內(nèi)所有點(diǎn)的均值，直到收斂或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述K-means聚類總結(jié)詞DBSCAN是一種基于密度的聚類算法，可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，而不僅僅是凸形簇。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述DBSCAN算法通過(guò)搜索數(shù)據(jù)空間中密度達(dá)到某個(gè)閾值的鄰域來(lái)找到簇。在搜索過(guò)程中，如果一個(gè)點(diǎn)的鄰域中有超過(guò)預(yù)設(shè)的閾值個(gè)數(shù)的點(diǎn)，則該點(diǎn)被視為核心點(diǎn)，所有與核心點(diǎn)相連的點(diǎn)都被歸為同一簇。通過(guò)這種方式，DBSCAN可以找到任意形狀的簇。DBSCAN聚類總結(jié)詞層次聚類是一種自底向上的聚類方法，通過(guò)不斷合并最接近的簇來(lái)形成最終的聚類結(jié)果。詳細(xì)描述層次聚類算法從每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為一個(gè)簇開(kāi)始，然后不斷合并最接近的簇，直到所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)都被合并到一個(gè)簇或達(dá)到預(yù)設(shè)的簇?cái)?shù)。在合并過(guò)程中，可以采用不同的距離度量方式，如最小距離、最大距離或平均距離。層次聚類可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，但可能會(huì)受到嵌套簇的影響。層次聚類CHAPTER數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`案例06通過(guò)python實(shí)現(xiàn)信用卡欺詐檢測(cè)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別欺詐行為，提高銀行信用卡業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控能力?？偨Y(jié)詞信用卡欺詐檢測(cè)是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的信用卡交易數(shù)據(jù)中挖掘出欺詐行為的模式和特征，進(jìn)而識(shí)別欺詐行為的過(guò)程。在python中，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機(jī)等，對(duì)信用卡交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，提取出與欺詐行為相關(guān)的特征，建立欺詐檢測(cè)模型，并對(duì)新交易數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)欺詐行為。詳細(xì)描述案例一：信用卡欺詐檢測(cè)總結(jié)詞通過(guò)python對(duì)電商用戶行為進(jìn)行分析，挖掘用戶購(gòu)買行為和偏好，為電商企業(yè)提供精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和個(gè)性化推薦服務(wù)。詳細(xì)描述電商用戶行為分析是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)大量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，包括用戶瀏覽、搜索、購(gòu)買、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，提取出用戶的購(gòu)買行為和偏好，建立用戶畫像和興趣圖譜。通過(guò)python中的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，建立用戶行為預(yù)測(cè)模型和推薦系統(tǒng)，為電商企業(yè)提供精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和個(gè)性化推薦服務(wù)。案例二：電商用戶行為分析總結(jié)詞通過(guò)python對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取股票價(jià)格相關(guān)的特征和模式，為投資者提供決策支持。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述股票價(jià)格預(yù)測(cè)是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的股票交易數(shù)據(jù)中挖掘出與股票價(jià)格相關(guān)的特征和模式，建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。在python中，可以使用時(shí)間序列分析、回歸分析等數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，提取出與股票價(jià)格相關(guān)的特征和模式，建立預(yù)測(cè)模型，為投資者提供決策支持。案例三：股票價(jià)格預(yù)測(cè)總結(jié)詞通過(guò)python對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取疾病相關(guān)的特征和模式，為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的診斷和治療方案。詳細(xì)描述疾病預(yù)測(cè)與分類是通過(guò)