Python数据分析与挖掘实战PPT全套完整教学课件.pptx

Python数据分析与挖掘实战第1章 数据挖掘基础.pptx第2章 Python数据分析简介.pptx 第3章 数据探索.pptx 第4章 数据预处理.pptx 第5章 数据挖掘算法基础-（1）分类与回归.pptx 第5章 数据挖掘算法基础-（2）聚类.pptx 第5章 数据挖掘算法基础-（3）关联规则.pptx 第5章 数据挖掘算法基础-（4）智能推荐.pptx 第5章 数据挖掘算法基础-（5）时间序列.pptx 第5章 数据挖掘算法基础.pptx 第6章 信用卡高风险客户识别.pptx 第7章 餐饮企业菜品关联分析.pptx 第8章 金融服务机构资金流量预测.pptx 第9章 O2O优惠券使用预测.pptx 第10章 电视产品个性化推荐.pptx 第11章 基于TipDM数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测 数据挖掘基础 1数据挖掘的基本任务目录数据挖掘发展史2 数据挖掘的通用流程3常用数据挖掘建模工具4Python数据挖掘环境配置5 数据挖掘的发展史1989年从数据库中发现知识（KDD）1995年第一届国际知识发现与数据挖掘大会1997第三届国际学术大会 数据挖掘发展史 数据挖掘是知识发现中的核心部分，它是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有价值的信息的过程。 1数据挖掘的基本任务目录数据挖掘发展史2 数据挖掘的通用流程3常用数据挖掘建模工具4Python数据挖掘环境配置5 分类与回归预测分类是一种对离散型随机变量建模或预测的方法，如：客户流失预测；而回归是通过建模来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态以及进行模型预测的工具，如财政收入预测等。 数据挖掘的基本任务 聚类分析代垫学生高收入贸易文书高矮低收入Group 1Group 2Group 3Group n 聚类分析是指在预先不知道类别标签的情况下，根据信息的相似度原则进行信息聚集的一种方法。目的是使得类别内数据的“差异性”尽可能小(即“同质性”尽可能大)，类别间“差异性”尽可能大。数据挖掘的基本任务 关联规则关联模式挖掘旨在从大量的数据当中发现特征之间或数据之间的相互依赖关系。这种存在于给定数据集中的频繁出现的关联模式，又称为关联规则。前项(Antecedent) 后项(Consequent) 蔬菜鲜鱼红酒? 啤酒?前项(Antecedent) 后项(Consequent) 耳机? 内存?手机配饰前提(1) 前提(2) … 前提(m) ? 结论 Antecedents Consequent Buying Pattern 数据挖掘的基本任务 智能推荐智能推荐用于联系用户和信息，并利用信息分析用户的兴趣偏好，为用户推荐感兴趣信息。数据挖掘的基本任务 时间序列 对不同时间下取得的样本数据进行挖掘，用于分析样本数据之间的变化趋势，如：股指预测、天气预测等。时间 数据挖掘的基本任务 1数据挖掘的基本任务目录数据挖掘发展史2 数据挖掘的通用流程3常用数据挖掘建模工具4Python数据挖掘环境配置5 数据挖掘的通用流程 数据挖掘的通用流程抽取数据的标准：相关性、可靠性、有效性衡量数据质量的标准：资料完整无缺，各类指标项齐全；数据准确无误，反映的都是正常状态下的水平。 数据挖掘的通用流程随机抽样等距抽样分层抽样按起始顺序抽样分类抽样抽取方式： 1数据挖掘的基本任务目录数据挖掘发展史2 数据挖掘的通用流程3常用数据挖掘建模工具4Python数据挖掘环境配置5 常用数据挖掘建模工具Python是一种面向对象、解释性的计算机程序设计语言，它拥有高效的数据结构。 R是一种由统计计算基金会支持的用于统计计算和图形的编程语言和自由软件环境，R语言及其库实现了各种各样的统计和图形技术，包括线性和非线性建模、时间序列分析、分类、聚类等。常用数据挖掘建模工具 Matlab是一种主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言。常用数据挖掘建模工具 SPSS(Statistical Product and Service Solutions)采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据，输出结果十分美观。常用数据挖掘建模工具 KNIME是基于Java开发的，采用类似数据流的方式来建立分析挖掘模型。常用数据挖掘建模工具 RapidMiner也叫YALE(Yet Another Learning Environment)，提供图形化界面，拖拽操作，无需编程，运算速度快。常用数据挖掘建模工具 TipDM开源建模平台是基于