本科課程數(shù)據(jù)挖掘演講人：日期:CONTENTS目錄01課程導(dǎo)論理論基礎(chǔ)核心技術(shù)實(shí)踐流程工具應(yīng)用前沿拓展0203060405課程導(dǎo)論01數(shù)據(jù)挖掘基本概念數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性數(shù)據(jù)清洗、集成、變換和規(guī)約是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)步驟，直接影響模型的質(zhì)量和結(jié)果的可靠性。03涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等領(lǐng)域，具體方法如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、頻繁模式挖掘等。02關(guān)鍵技術(shù)與方法定義與核心任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取隱含的、先前未知的、潛在有用信息的過程，核心任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。01技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)智能與市場營銷通過客戶行為分析、市場籃子分析等技術(shù)優(yōu)化營銷策略，提升企業(yè)決策效率。醫(yī)療健康與生物信息學(xué)應(yīng)用于疾病預(yù)測、基因序列分析、藥物研發(fā)等領(lǐng)域，助力精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展。金融風(fēng)控與欺詐檢測利用異常檢測和模式識別技術(shù)識別信用卡欺詐、洗錢等金融風(fēng)險(xiǎn)行為。智能制造與物聯(lián)網(wǎng)通過設(shè)備數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)故障預(yù)測、生產(chǎn)優(yōu)化，推動(dòng)工業(yè)智能化升級。掌握理論基礎(chǔ)系統(tǒng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的核心算法（如Apriori、K-means、隨機(jī)森林）及其數(shù)學(xué)原理。結(jié)合案例研究（如社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)）理解數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用場景?？鐚W(xué)科應(yīng)用思維實(shí)踐能力培養(yǎng)通過編程工具（Python/R）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建與評估，完成完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。探討數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護(hù)、算法偏見等問題，培養(yǎng)負(fù)責(zé)任的工程技術(shù)倫理觀。倫理與隱私意識課程目標(biāo)與學(xué)習(xí)框架理論基礎(chǔ)02數(shù)據(jù)類型與特征工程結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)庫表格、CSV文件等，需通過標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等方法處理；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本、圖像需通過分詞、向量化等技術(shù)轉(zhuǎn)換為可分析格式。采用卡方檢驗(yàn)、互信息法篩選關(guān)鍵特征，通過主成分分析（PCA）或線性判別分析（LDA）降低數(shù)據(jù)維度，提升模型效率。運(yùn)用均值/中位數(shù)填充、插值法處理缺失值，基于箱線圖、Z-score或孤立森林算法識別并修正異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。對分類變量采用獨(dú)熱編碼或標(biāo)簽編碼，對連續(xù)變量使用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化或Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，確保數(shù)據(jù)尺度統(tǒng)一。結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理特征選擇與降維技術(shù)缺失值與異常值處理特征編碼與標(biāo)準(zhǔn)化概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)重點(diǎn)掌握正態(tài)分布、泊松分布的特性，運(yùn)用t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)顯著性差異，理解p值與置信區(qū)間的實(shí)際意義。相關(guān)性與回歸分析通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量變量線性關(guān)系，利用多元線性回歸分析自變量對因變量的影響程度，并評估模型擬合優(yōu)度。貝葉斯定理與條件概率學(xué)習(xí)貝葉斯公式在分類問題中的應(yīng)用，如樸素貝葉斯算法，理解先驗(yàn)概率與后驗(yàn)概率的更新機(jī)制。統(tǒng)計(jì)抽樣與估計(jì)方法熟悉隨機(jī)抽樣、分層抽樣策略，掌握極大似然估計(jì)與矩估計(jì)等參數(shù)估計(jì)技術(shù)。概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)回顧2014機(jī)器學(xué)習(xí)核心概念04010203監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)涵蓋分類（如決策樹、SVM）與回歸（如隨機(jī)森林、XGBoost）任務(wù)；無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類（K-means、DBSCAN）與降維（t-SNE）技術(shù)。模型評估與優(yōu)化通過準(zhǔn)確率、召回率、F1-score評估分類模型，使用均方誤差（MSE）、R2評估回歸模型，采用交叉驗(yàn)證與網(wǎng)格搜索優(yōu)化超參數(shù)。過擬合與正則化理解偏差-方差權(quán)衡，運(yùn)用L1/L2正則化、Dropout等技術(shù)防止模型過擬合，提升泛化能力。集成學(xué)習(xí)方法掌握Bagging（如隨機(jī)森林）與Boosting（如AdaBoost、GBDT）原理，了解Stacking等高級集成策略的優(yōu)缺點(diǎn)。核心技術(shù)03決策樹算法隨機(jī)森林支持向量機(jī)（SVM）邏輯回歸通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類，核心包括ID3、C4.5和CART算法，適用于離散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)的特征選擇與分裂規(guī)則優(yōu)化。集成學(xué)習(xí)方法，通過多棵決策樹投票提升泛化能力，有效解決過擬合問題并支持特征重要性評估?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的二分類模型，通過核函數(shù)處理非線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，在高維空間中尋找最優(yōu)超平面以最大化分類間隔。廣義線性模型的一種，通過Sigmoid函數(shù)將線性回歸結(jié)果映射為概率值，常用于二分類或多分類場景下的概率預(yù)測。分類與預(yù)測算法聚類分析技術(shù)K均值聚類基于距離的劃分聚類方法，通過迭代優(yōu)化簇內(nèi)樣本與質(zhì)心的歐氏距離平方和，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)分組，需預(yù)先指定簇?cái)?shù)K。層次聚類通過自底向上（凝聚）或自頂向下（分裂）的方式構(gòu)建樹狀聚類結(jié)構(gòu)，支持不同相似度度量（如歐氏距離、余弦相似度）。DBSCAN算法基于密度的聚類技術(shù)，可識別任意形狀的簇并自動(dòng)過濾噪聲點(diǎn)，核心參數(shù)包括鄰域半徑和最小樣本數(shù)。高斯混合模型（GMM）采用概率模型描述數(shù)據(jù)分布，通過EM算法估計(jì)各高斯分量的參數(shù)，適用于重疊簇的軟聚類場景?；陬l繁項(xiàng)集生成與剪枝的兩階段方法，通過支持度和置信度閾值挖掘事務(wù)數(shù)據(jù)庫中項(xiàng)集的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法利用頻繁模式樹（FP-Tree）壓縮存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，避免候選項(xiàng)集生成，顯著提升大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的挖掘效率。FP-Growth算法基于垂直數(shù)據(jù)格式（項(xiàng)-事務(wù)ID列表）的深度優(yōu)先搜索方法，通過交集運(yùn)算快速計(jì)算項(xiàng)集支持度。Eclat算法針對時(shí)序數(shù)據(jù)的擴(kuò)展方法（如PrefixSpan），挖掘事件序列中的頻繁子序列模式，應(yīng)用于用戶行為分析等領(lǐng)域。序列模式挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法實(shí)踐流程04數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)通過插值、刪除或填充等方法處理缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)完整性；同時(shí)識別并修正異常值，避免對模型產(chǎn)生干擾。數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理采用相關(guān)系數(shù)分析、主成分分析（PCA）或遞歸特征消除（RFE）等技術(shù)，篩選關(guān)鍵特征并降低數(shù)據(jù)維度，提升模型效率。特征選擇與降維通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化或Min-Max歸一化消除量綱差異，使不同特征的權(quán)重均衡，提高算法收斂速度。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化對非數(shù)值型數(shù)據(jù)（如文本或類別標(biāo)簽）使用獨(dú)熱編碼（One-Hot）、標(biāo)簽編碼或詞嵌入技術(shù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，便于算法處理。文本與分類數(shù)據(jù)編碼算法選擇與調(diào)參交叉驗(yàn)證與評估指標(biāo)根據(jù)任務(wù)類型（分類、回歸、聚類）選擇合適算法（如決策樹、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），并通過網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索優(yōu)化超參數(shù)，提升模型性能。采用K折交叉驗(yàn)證防止過擬合，結(jié)合準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)或AUC-ROC曲線等指標(biāo)全面評估模型效果。模型構(gòu)建與驗(yàn)證集成學(xué)習(xí)方法應(yīng)用通過Bagging（如隨機(jī)森林）、Boosting（如XGBoost）或Stacking融合多個(gè)基模型，增強(qiáng)泛化能力和魯棒性。模型解釋性工具使用SHAP值、LIME或特征重要性分析解釋模型決策邏輯，確保結(jié)果的可信度和可解釋性。結(jié)果分析與解釋可視化與趨勢挖掘通過熱力圖、散點(diǎn)矩陣或時(shí)間序列圖展示數(shù)據(jù)分布與關(guān)聯(lián)規(guī)律，輔助發(fā)現(xiàn)潛在的業(yè)務(wù)洞見。將模型輸出與實(shí)際業(yè)務(wù)場景結(jié)合，例如用戶分群結(jié)果對應(yīng)營銷策略調(diào)整，或異常檢測結(jié)果關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)控制措施。識別數(shù)據(jù)偏差、樣本不平衡或過擬合等問題，提出數(shù)據(jù)增強(qiáng)、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)或模型結(jié)構(gòu)調(diào)整等優(yōu)化方案。以結(jié)構(gòu)化報(bào)告形式總結(jié)方法、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)及建議，使用儀表盤或交互式工具（如Tableau）直觀呈現(xiàn)分析結(jié)論。業(yè)務(wù)邏輯映射局限性分析與改進(jìn)報(bào)告撰寫與成果展示工具應(yīng)用05從變量定義、循環(huán)結(jié)構(gòu)到函數(shù)式編程、面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)，系統(tǒng)講解Python在數(shù)據(jù)清洗、特征工程中的核心語法與高效編碼技巧，結(jié)合Pandas實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作。Python/R語言實(shí)踐Python基礎(chǔ)與高級應(yīng)用深入介紹R語言在描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)及線性回歸中的應(yīng)用，通過ggplot2實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)可視化，并對比Python與R在聚類分析、時(shí)間序列預(yù)測中的性能差異。R語言統(tǒng)計(jì)建模講解rpy2等工具實(shí)現(xiàn)Python調(diào)用R腳本的混合編程方案，針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集演示Dask并行計(jì)算框架與Rcpp的C集成優(yōu)化方法?；旌暇幊膛c性能優(yōu)化03主流工具庫使用02從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建到自定義損失函數(shù)，對比兩種框架在自動(dòng)求導(dǎo)、分布式訓(xùn)練方面的差異，提供圖像分類與文本生成的具體實(shí)現(xiàn)案例。系統(tǒng)講解SparkSQL結(jié)構(gòu)化查詢、MLlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫的分布式實(shí)現(xiàn)原理，演示如何在AWSEMR集群上完成TB級日志分析任務(wù)。01Scikit-learn全流程應(yīng)用詳解特征選擇模塊（SelectKBest）、模型評估指標(biāo)（ROC-AUC）、集成學(xué)習(xí)（RandomForest）等核心組件，配套網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證最佳實(shí)踐。TensorFlow/PyTorch對比Spark大數(shù)據(jù)處理案例項(xiàng)目開發(fā)流程需求分析與數(shù)據(jù)獲取制定可量化的業(yè)務(wù)指標(biāo)（如用戶流失預(yù)測準(zhǔn)確率≥85%），通過公開API、網(wǎng)絡(luò)爬蟲或仿真數(shù)據(jù)生成器構(gòu)建符合真實(shí)場景的數(shù)據(jù)集。特征工程與模型迭代展示基于卡方檢驗(yàn)的特征篩選、WOE編碼轉(zhuǎn)換等高級技巧，記錄不同超參數(shù)組合下模型F1-score的變化趨勢并形成可視化報(bào)告。部署與性能監(jiān)控使用Flask構(gòu)建RESTful預(yù)測接口，集成Prometheus實(shí)現(xiàn)TPS/QPS實(shí)時(shí)監(jiān)控，設(shè)計(jì)AB測試框架評估模型在線表現(xiàn)與業(yè)務(wù)指標(biāo)提升效果。前沿拓展06自然語言處理（NLP）基礎(chǔ)模型涵蓋詞嵌入（Word2Vec、GloVe）、注意力機(jī)制（Transformer）及預(yù)訓(xùn)練語言模型（BERT、GPT）的核心原理與應(yīng)用場景，重點(diǎn)解析如何通過上下文建模提升文本表征能力。情感分析與主題建模詳細(xì)探討基于機(jī)器學(xué)習(xí)（LSTM、SVM）和深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN）的情感分類技術(shù)，以及LDA、NMF等主題提取算法在社交媒體、產(chǎn)品評論等領(lǐng)域的實(shí)踐案例。多模態(tài)文本挖掘結(jié)合視覺、語音等跨模態(tài)數(shù)據(jù)，分析CLIP、ViLBERT等融合模型在圖文檢索、自動(dòng)摘要生成中的技術(shù)突破與工業(yè)級解決方案。文本挖掘技術(shù)圖數(shù)據(jù)挖掘方法圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)闡述GCN、GraphSAGE、GAT等典型模型的鄰域聚合機(jī)制，對比其在節(jié)點(diǎn)分類、鏈接預(yù)測任務(wù)中的性能差異及適用場景。動(dòng)態(tài)圖與時(shí)序圖分析針對社交網(wǎng)絡(luò)演化、交通流量預(yù)測等需求，介紹TGAT、DySAT等動(dòng)態(tài)圖建模方法，強(qiáng)調(diào)時(shí)間戳嵌入與結(jié)構(gòu)變化捕獲的關(guān)鍵技術(shù)。異構(gòu)圖與知識圖譜應(yīng)用深入剖析Metapath2Vec、TransE等異構(gòu)圖嵌入算法，結(jié)合醫(yī)療關(guān)系推理、金融反欺詐等案例說明知識圖譜補(bǔ)全與推理的實(shí)際價(jià)值。倫理與隱私問題探討模型可解釋性與合規(guī)審計(jì)數(shù)據(jù)匿名化與差分隱私