Python數(shù)據(jù)挖掘緒論第一章中國大學(xué)MOOC/course/HZIC-1472540175MOOC視頻在線資源隨時隨地輕松學(xué)習(xí)探索數(shù)據(jù)寶藏解碼未來趨勢配套資源一天池AI實(shí)訓(xùn)平臺/ailab/invite/course/a2UaBTbCdIzz4utfaywGhkrQAb2Dd3drbSRBbVM5提供真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境快速提升實(shí)戰(zhàn)能力理論與實(shí)踐雙管齊下助你成為數(shù)據(jù)挖掘高手！配套資源二前言在信息爆炸和競爭激烈的現(xiàn)代社會中，數(shù)據(jù)對于決策制定起著越來越重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘從大量的數(shù)據(jù)中提取有用的洞察，并為決策提供有力的支持。通過數(shù)據(jù)挖掘，人們能夠深入了解某個領(lǐng)域中的知識和發(fā)展趨勢。例如，通過數(shù)據(jù)挖掘處理金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，可以揭示市場趨勢和交易模式；通過數(shù)據(jù)挖掘處理醫(yī)療領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，可以揭示疾病的模式和治療效果等。目錄數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)基于python數(shù)據(jù)挖掘天池平臺操作概述01數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關(guān)系和規(guī)律，提取出隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息并進(jìn)行預(yù)測的技術(shù)。它使用統(tǒng)計學(xué)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)，從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中自動提取出數(shù)據(jù)模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性等有用的信息，并對數(shù)據(jù)背后的規(guī)律進(jìn)行預(yù)測和發(fā)掘，以支持商業(yè)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃，是大數(shù)據(jù)處理中的一項重要技術(shù)。1.1.1.數(shù)據(jù)挖掘概述在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時需遵循一系列的方法和步驟1.1.1.原理步驟業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模型部署模型評估建模數(shù)據(jù)挖掘在現(xiàn)代社會中具有非常重要的作用，其重要性有以下幾個方面：1.1.1.重要性1）發(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會和優(yōu)化策略可以發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機(jī)會和優(yōu)化營銷策略的空間。2）支持科學(xué)決策在政府、科學(xué)研究等領(lǐng)域，可以幫助決策者更好地理解數(shù)據(jù)，支持更加客觀、科學(xué)的決策。3）提升產(chǎn)品質(zhì)量和用戶滿意度企業(yè)可以調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計改進(jìn)服務(wù)，提升用戶滿意度和產(chǎn)品質(zhì)量。4）幫助發(fā)現(xiàn)異常情況和風(fēng)險控制可以發(fā)現(xiàn)異常情況、識別潛在風(fēng)險，并及時采取措施避免潛在風(fēng)險帶來的影響和損失。5）促進(jìn)工業(yè)智能化提高工廠生產(chǎn)效率、降低成本、提高質(zhì)量等方面具有重要的作用。1.1.2.歷史背景數(shù)據(jù)挖掘的歷史可以追溯到20世紀(jì)60年代晚期和70年代早期。當(dāng)時的計算能力和存儲技術(shù)的提升促使人們開始探索如何從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息。人們開始關(guān)注如何利用大量的數(shù)據(jù)來支持決策、發(fā)掘商業(yè)機(jī)會、改善產(chǎn)品服務(wù)和優(yōu)化運(yùn)營等方面。關(guān)系數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)和發(fā)展使得人們可以有效地存儲和管理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這為數(shù)據(jù)挖掘提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。20世紀(jì)60年代至70年代，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域開始興起，研究者開始探索如何讓計算機(jī)自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律。這為數(shù)據(jù)挖掘中的建模技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。統(tǒng)計學(xué)和模式識別等領(lǐng)域的原理和方法對數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。例如，分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)都與統(tǒng)計學(xué)和模式識別緊密相關(guān)。1.1.2.發(fā)展歷程20世紀(jì)下半葉，數(shù)據(jù)挖掘崛起于數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能的雙重推動下。1960年代后，數(shù)據(jù)存儲設(shè)備如磁帶、軟盤、硬盤的普及，奠定了數(shù)據(jù)搜集與存儲的基礎(chǔ)，標(biāo)志著數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展的初始階段。1980年代，數(shù)據(jù)庫普及導(dǎo)致數(shù)據(jù)急劇增長，簡單查詢統(tǒng)計已無法滿足企業(yè)需求。同時，人工智能進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)階段。數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能的融合催生了KDD（數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)）。1989年，首屆KDD國際會議在底特律召開，正式提出KDD概念，強(qiáng)調(diào)知識發(fā)現(xiàn)。此后，數(shù)據(jù)挖掘與KDD緊密融合，應(yīng)用廣泛。1.1.2.發(fā)展歷程1990年，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)發(fā)展促進(jìn)了便捷查詢與分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深化，從統(tǒng)計查詢邁向高級數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。2000年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)量激增，針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析處理方法需求出現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)入了新的發(fā)展階段。至今，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為一門比較成熟的交叉學(xué)科，涉及統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等多個領(lǐng)域的知識。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用前景也將更加廣闊。1.1.2.發(fā)展趨勢1）實(shí)現(xiàn)自動化和智能化隨著人工智能的進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘中的各個環(huán)節(jié)逐漸實(shí)現(xiàn)自動化和智能化。自動化模型選擇、特征選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等過程將更加高效和智能化，減少了人工干預(yù)的需要，提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)挖掘是一個充滿活力且不斷發(fā)展的領(lǐng)域。1.1.2.發(fā)展趨勢2）實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備的廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模呈爆發(fā)式增長。數(shù)據(jù)挖掘需要應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘與處理，包括存儲、快速計算和模型更新等方面。分布式計算、并行處理和流式數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)將成為關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘是一個充滿活力且不斷發(fā)展的領(lǐng)域。1.1.2.發(fā)展趨勢3）實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用范圍正在不斷擴(kuò)展，涉及到各個行業(yè)和領(lǐng)域。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助發(fā)現(xiàn)疾病模式、個性化治療和健康風(fēng)險評估；在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘可以用于欺詐檢測、風(fēng)險預(yù)測和投資決策等。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃絹碓綇V泛地應(yīng)用于解決各種實(shí)際問題。數(shù)據(jù)挖掘是一個充滿活力且不斷發(fā)展的領(lǐng)域。電商推薦1.1.3.應(yīng)用領(lǐng)域利用數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測用戶喜好，提升購買轉(zhuǎn)化率和滿意度。社交媒體情感分析分析用戶發(fā)布內(nèi)容，理解情感需求，優(yōu)化社交體驗(yàn)與廣告定制。電信客戶流失預(yù)測挖掘客戶數(shù)據(jù)，預(yù)測流失風(fēng)險，采取措施降低流失率。醫(yī)療輔助診斷分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助疾病診斷和治療決策，提供個性化方案，跟蹤健康狀況，提升診療質(zhì)量。教育領(lǐng)域1.1.3.應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘助力教育機(jī)構(gòu)優(yōu)化流程，提升教學(xué)質(zhì)量，促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。欺詐檢測金融機(jī)構(gòu)利用數(shù)據(jù)挖掘識別異常交易模式，防范欺詐行為，保險行業(yè)也通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化客戶管理和風(fēng)險管理。銀行與金融數(shù)據(jù)挖掘在跟蹤可疑交易、客戶分析、營銷定價及股市預(yù)測等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，助力銀行留住客戶并優(yōu)化服務(wù)。交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)挖掘分析通勤模式，提供個性化優(yōu)惠，優(yōu)化倉庫及物流出入口的時間管理，提升運(yùn)營效率。02基于Python的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘需要搭建適合的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。以下是一些常用的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境及其安裝方法的介紹：1.2.1.本地環(huán)境安裝1.Python是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的常用編程語言?？梢詮腜ython官方網(wǎng)站（）下載適合本機(jī)操作系統(tǒng)的Python安裝程序，并按照指引進(jìn)行安裝，1.2.1.本地環(huán)境安裝2.Anaconda是一個Python數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，提供了用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的各種工具和庫?？梢詮腁naconda官網(wǎng)（）下載適合你操作系統(tǒng)的Anaconda安裝程序，并按照指引進(jìn)行安裝。安裝完成后，你將得到一個預(yù)裝了常用數(shù)據(jù)挖掘工具和庫的Python環(huán)境。如圖所示為Anaconda的初始安裝界面，點(diǎn)擊“Next”，根據(jù)提示完成Anaconda的安裝。1.2.1.本地環(huán)境安裝3.JupyterNotebook安裝JupyterNotebook是一個交互式編程環(huán)境，通常用于數(shù)據(jù)分析和可視化。在Anaconda安裝完成后，可以在終端中運(yùn)行'jupyternotebook'命令啟動JupyterNotebook。成功啟動后如圖所示。1.2.1.本地環(huán)境安裝打開JupyterNotebook后單擊New→Python3新建一個Python3的擴(kuò)展名為.ipynb的Notebook文件。1.2.1.本地環(huán)境安裝Notebook文件的界面如圖所示，長方形方框被稱為cell。（單擊Untitled選項，可以給Notebook文件重命名。）1.2.1.本地環(huán)境安裝4.數(shù)據(jù)挖掘庫安裝Python有許多用于數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)秀庫，如Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn等?？梢允褂肁naconda提供的包管理器'conda'來安裝這些庫。例如，要安裝Pandas和Scikit-learn，只需運(yùn)行以下命令：condainstallpandasscikit-learn此外，還可以使用`pip`來安裝這些庫：pipinstallpandasscikit-learn通過以上步驟，就可以搭建一個基本的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境。根據(jù)具體需要，還可以安裝其他庫和工具，如TensorFlow、Keras、Matplotlib等，以滿足進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘需求。1.2.2.簡單案例實(shí)踐以下是一個簡單的數(shù)據(jù)挖掘代碼案例，以展示如何使用Python和scikit-learn庫進(jìn)行回歸分析，以測試本地Python環(huán)境。1.2.2.簡單案例實(shí)踐運(yùn)行結(jié)果如圖所示：1.2.3.本書常用方法1.回歸分析回歸分析構(gòu)建變量間數(shù)學(xué)模型，預(yù)測連續(xù)變量值，并解析變量關(guān)系。常用方法含線性、多項式、嶺回歸等。廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融、醫(yī)學(xué)、營銷和社會科學(xué)。如預(yù)測商品價格、評估股市風(fēng)險、分析社科數(shù)據(jù)、預(yù)測疾病風(fēng)險。scikit-learn庫支持多種回歸模型及特征選擇、正則化等功能。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則分析關(guān)聯(lián)規(guī)則分析挖掘數(shù)據(jù)集中項集關(guān)聯(lián)，識別頻繁項集并推斷條件與置信度。常用于市場籃子分析、促銷策略和推薦系統(tǒng)?？芍R別消費(fèi)偏好、提升銷售，或醫(yī)學(xué)中探索疾病關(guān)聯(lián)。mlxtend庫支持關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，包括頻繁項集發(fā)現(xiàn)及度量指標(biāo)計算。1.2.3.本書常用方法3.聚類分析聚類分析將數(shù)據(jù)對象分組為相似簇，揭示數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)，用于無監(jiān)督分類。常見方法有K均值、層次聚類和DBSCAN。應(yīng)用廣泛，如市場分析、醫(yī)學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)等。scikit-learn提供多種聚類算法及性能評估指標(biāo)。scipy也支持聚類算法實(shí)現(xiàn)。4.隨機(jī)森林隨機(jī)森林是集成學(xué)習(xí)，用多決策樹提升分類/回歸的準(zhǔn)確性和魯棒性。適用于生物信息、醫(yī)學(xué)、金融等。scikit-learn的ensemble模塊提供實(shí)現(xiàn)，支持分類、回歸及高維數(shù)據(jù)處理與特征重要性計算。1.2.3.本書常用方法5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦，通過層次化結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模式。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜非線性關(guān)系。應(yīng)用于計算機(jī)視覺、NLP、語音識別等。TensorFlow是開源深度學(xué)習(xí)庫，支持多種模型。Keras是TensorFlow上高級庫，簡化模型構(gòu)建。6.貝葉斯分類貝葉斯分類是一種基于貝葉斯定理的統(tǒng)計分類方法，可根據(jù)給定的數(shù)據(jù)和先驗(yàn)概率，計算出每個類別的后驗(yàn)概率，并將樣本歸類為具有最高概率的類別，常用于文本分類、垃圾郵件過濾等。scikit-learn實(shí)現(xiàn)樸素貝葉斯等模型，支持這些任務(wù)。1.2.3.本書常用方法7.文本挖掘文本挖掘是從大量文本數(shù)據(jù)中提取和推斷有用信息的過程。它包括文本預(yù)處理、文本分類、情感分析、實(shí)體識別和主題建模等技術(shù)。文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測和信息檢索等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。例如，在社交媒體領(lǐng)域，文本挖掘可以用于對用戶意見和情感進(jìn)行分析，從而更好地了解用戶需求和產(chǎn)品問題。NLTK支持文本挖掘與分析，如詞袋、情感與主題建模。scikit-learn的feature_extraction模塊提供文本特征提取，包括詞袋模型和詞嵌入。03天池平臺操作概述1.3.1.天池AI實(shí)訓(xùn)平臺介紹天池AI實(shí)訓(xùn)平臺是一個為學(xué)習(xí)者和數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者提供實(shí)際項目和實(shí)踐機(jī)會的在線平臺，如圖所示。該平臺提供了數(shù)據(jù)競賽、數(shù)據(jù)集、教程和實(shí)驗(yàn)室等功能，以幫助用戶學(xué)習(xí)和實(shí)踐數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)。一站式學(xué)習(xí)與實(shí)踐平臺1.3.1.天池AI實(shí)訓(xùn)平臺介紹集成了數(shù)據(jù)競賽、實(shí)際項目、數(shù)據(jù)集、教程等資源，為用戶提供從理論到實(shí)踐的全方位學(xué)習(xí)路徑。豐富的實(shí)戰(zhàn)機(jī)會提供多樣化的數(shù)據(jù)競賽和真實(shí)業(yè)務(wù)場景項目，讓用戶將所學(xué)知識應(yīng)用于解決實(shí)際問題，提升數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技能。預(yù)配置環(huán)境與豐富資源預(yù)配置的Python編程環(huán)境和數(shù)據(jù)科學(xué)庫，簡化環(huán)境搭建過程；豐富的開放數(shù)據(jù)集和學(xué)習(xí)資源，助力用戶快速上手和深入探索。用戶社區(qū)與交流支持擁有活躍的用戶社區(qū)，用戶可以在其中分享經(jīng)驗(yàn)、提問交流，形成良好的學(xué)習(xí)氛圍和互助機(jī)制。1.3.2.課程配套環(huán)境操作天池AI實(shí)訓(xùn)平臺的實(shí)驗(yàn)案例是以本教材為基礎(chǔ)。課程主要分為2個模塊：第一個模塊是前3章，主要講解大數(shù)據(jù)背景和數(shù)據(jù)預(yù)處理和可視化；第二個模塊包括第3章到第10章共8章內(nèi)容，主要講解目前常用的數(shù)據(jù)挖掘算法；每章會結(jié)合案例具體介紹算法，系統(tǒng)運(yùn)用前期的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)來進(jìn)行學(xué)習(xí)知識的整合，促進(jìn)學(xué)生們對數(shù)據(jù)挖掘知識的融會貫通。該課程內(nèi)容豐富，實(shí)用性強(qiáng)，適合用于研究高等院校統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等相關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)者，實(shí)驗(yàn)案例呼應(yīng)每章內(nèi)容，學(xué)習(xí)者以案例和教材相結(jié)合更好的掌握每個章節(jié)的內(nèi)容。

1.3.2.課程配套環(huán)境操作可以通過以下鏈接加入課程：“Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)”課程鏈接：/ailab/invite/course/a2UaBTbCdIzz4utfaywGhkrQAb2Dd3drbSRBbVM5釘釘掃碼登錄后，填寫個人信息，提交后即可加入課程。1.3.2.課程配套環(huán)境操作下面將以第二章第6課時為例，具體學(xué)習(xí)課程配套環(huán)境操作。1.學(xué)習(xí)課件如圖所示，其中對應(yīng)的是本章節(jié)理論知識的PPT課件，能夠讓用戶快速理解接下來的實(shí)驗(yàn)理論基礎(chǔ)。1.3.2.課程配套環(huán)境操作2.學(xué)習(xí)資料如圖所示，其中對應(yīng)的是本次實(shí)驗(yàn)所需要的實(shí)驗(yàn)手冊，通過手冊的學(xué)習(xí)可以更好的理解代碼模塊對應(yīng)的內(nèi)容。1.3.2.課程配套環(huán)境操作3.實(shí)驗(yàn)作業(yè)如圖所示，其中對應(yīng)的是本次實(shí)驗(yàn)的代碼，點(diǎn)擊之后就能進(jìn)行代碼的操作。1.3.2.課程配套環(huán)境操作點(diǎn)擊查看作業(yè)后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的跳轉(zhuǎn)，然后點(diǎn)擊做作業(yè)進(jìn)行跳轉(zhuǎn)。點(diǎn)擊編輯后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)實(shí)際操作的跳轉(zhuǎn)，然后就能進(jìn)入實(shí)驗(yàn)環(huán)境，如圖所示。