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数据挖掘与企业决策支持

汇报人：XX

2024-01-06

数据挖掘概述

企业决策支持需求分析

数据预处理与特征提取

关联规则挖掘与序列模式发现

分类与预测模型构建及应用

聚类分析与异常检测技术应用

数据可视化与结果解释

目录

数据挖掘概述

通过建立统计模型或机器学习模型，对数据进行训练和预测，包括回归、分类、聚类等方法。

预测模型

通过分析数据之间的关联关系，发现不同数据项之间的联系和规律，如购物篮分析等。

关联规则

通过分析数据之间的时间顺序关系，发现数据之间的时间序列模式，如股票价格预测等。

序列模式

通过对文本数据进行处理和分析，提取文本中的有用信息和知识，如情感分析、主题模型等。

文本挖掘

金融领域

数据挖掘可用于信用评分、欺诈检测、股票价格预测等方面。

医疗领域

数据挖掘可用于疾病诊断、药物研发、医疗管理等方面。

电子商务

数据挖掘可用于用户行为分析、商品推荐、营销策略制定等方面。

政府管理

数据挖掘可用于社会舆情分析、公共安全预警、政策效果评估等方面。

企业决策支持需求分析

03

识别关键决策点

找出决策流程中需要重点关注和优化的关键环节。

01

明确决策目标

确定企业决策的具体目标和期望结果。

02

梳理决策流程

分析并整理企业决策的整个流程，包括数据收集、处理、分析和结果呈现等环节。

确定数据类型

根据决策目标，明确所需数据的类型，如结构化数据、非结构化数据等。

数据来源分析

分析并确定数据的来源，包括企业内部数据库、外部数据源等。

数据质量评估

对数据的质量进行评估，包括准确性、完整性、一致性等方面。

数据预处理与特征提取

缺失值处理

对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性和连续性。

异常值检测与处理

通过统计学方法或机器学习算法识别异常数据，并进行相应的处理，如替换、删除或保留。

数据转换

将数据从原始格式转换为适合数据挖掘的格式，如数值化、归一化、标准化等。

01

通过统计测试、相关系数等方法评估特征的重要性，选择与目标变量相关度高的特征。

特征选择

02

利用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法提取数据的主要特征，降低特征维度。

特征提取

03

根据领域知识和经验，构造新的特征，提高模型的预测性能。

特征构造

主成分分析（PCA）

通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。

线性判别分析（LDA）

通过投影的方法，将数据从高维空间投影到低维空间，同时保证投影后的数据具有最大的类别间距离和最小的类别内距离。

流形学习

是一类借鉴了拓扑流形概念的降维方法，主要思想是将高维的数据映射到低维，并希望保持其原有的拓扑结构不变。常见的流形学习方法有等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等。

关联规则挖掘与序列模式发现

分类与预测模型构建及应用

决策树分类

通过树形结构对数据进行分类，每个节点代表一个特征或属性，根据属性值将数据划分到不同子节点，最终到达叶节点得到分类结果。

朴素贝叶斯分类

基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，通过计算样本属于各个类别的概率，选择概率最大的类别作为样本所属类别。

支持向量机（SVM）

通过寻找一个超平面将数据划分为不同类别，使得不同类别数据之间的间隔最大化，从而实现分类。

01

02

03

通过建立因变量与自变量之间的线性关系，实现对因变量的预测。该方法简单易懂，适用于连续型变量的预测。

线性回归

通过引入sigmoid函数将线性回归的结果映射到[0,1]区间内，实现对二分类问题的预测。

逻辑回归

通过对历史时间序列数据的分析，建立相应的数学模型，实现对未来数据的预测。该方法适用于具有时间序列特性的数据预测。

时间序列分析

聚类分析与异常检测技术应用

聚类分析是一种无监督学习方法，通过计算数据对象之间的相似度或距离，将数据对象划分为不同的簇或组，使得同一簇内的数据对象尽可能相似，而不同簇间的数据对象尽可能不同。

聚类分析算法原理

首先，选择适当的相似度或距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等；其次，确定聚类数目和初始聚类中心；然后，通过迭代计算，不断更新聚类中心和数据对象的归属簇，直到满足停止条件；最后，输出聚类结果。

聚类分析实现过程

异常检测是一种识别数据集中异常或离群点的技术。异常点是指与数据集中其他数据对象显著不同的数据对象，可能是由于错误、异常事件或特殊行为等原因产生的。

异常检测技术原理

首先，选择合适的异常检测算法，如基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等；其次，对数据进行预处理，如数据清洗、特征提取等；然后，应用异常检测算法识别异常点；最后，对异常点进行解释和分析，确定其产生的原因和影响。

异常检测实现过程

客户细分

企业可以利用聚类分析技术对客户