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数据挖掘与分析技术应用手册

TOC\o1-2\h\u5072第一章数据挖掘基础 2

109171.1数据挖掘概述 2

148131.2数据挖掘流程 3

182361.3数据挖掘常用算法 3

2934第二章数据预处理 4

249512.1数据清洗 4

912.2数据集成 4

261522.3数据转换 4

158142.4数据归一化与标准化 5

27280第三章数据可视化 5

74753.1数据可视化概述 5

77943.2常用数据可视化工具 5

170753.3数据可视化方法 6

17317第四章关联规则挖掘 6

16904.1关联规则概述 6

326504.2Apriori算法 7

219504.3FPgrowth算法 7

15559第五章聚类分析 8

11965.1聚类分析概述 8

184815.2常用聚类算法 8

136855.3聚类结果评估 9

27098第六章分类与预测 9

115316.1分类与预测概述 9

9096.2常用分类算法 9

72266.2.1逻辑回归 9

185046.2.2朴素贝叶斯 10

168416.2.3决策树 10

318646.2.4支持向量机 10

138946.2.5K近邻算法 10

278956.2.6神经网络 10

306006.3预测模型评估 10

315186.3.1准确性评估 10

145746.3.2交叉验证 11

200886.3.3调整模型参数 11

263356.3.4模型优化 11

199第七章决策树 11

325487.1决策树概述 11

326417.2构建决策树 11

115207.2.1决策树的基本原理 11

301937.2.2特征选择 11

202887.2.3决策树的 11

280617.2.4决策树的分类与回归 12

326647.3决策树剪枝 12

324187.3.1预先剪枝 12

117777.3.2后剪枝 12

307547.3.3剪枝策略的选择 12

14327第八章人工神经网络 12

268768.1人工神经网络概述 12

252948.2前馈神经网络 13

295398.3循环神经网络 13

6513第九章支持向量机 13

271549.1支持向量机概述 13

44189.1.1基本概念 14

276889.1.2算法特点 14

222769.1.3应用场景 14

74189.2线性支持向量机 14

30489.2.1线性可分支持向量机 14

162199.2.2硬间隔分类 14

72279.2.3软间隔分类 14

307569.2.4线性支持向量机算法步骤 14

174759.3非线性支持向量机 15

230449.3.1核函数 15

75059.3.2非线性支持向量机原理 15

114979.3.3非线性支持向量机算法步骤 15

31762第十章时间序列分析 15

1368810.1时间序列概述 15

2933810.2时间序列预测方法 15

957510.3时间序列模型评估 16

7121第十一章文本挖掘 17

2554811.1文本挖掘概述 17

1718311.2文本预处理 17

526111.3文本分类与聚类 17

21123第十二章数据挖掘在实际应用中的案例分析 18

1652812.1金融行业数据挖掘案例分析 18

64812.2电商行业数据挖掘案例分析 18

1957012.3医疗行业数据挖掘案例分析 19

第一章数据挖掘基础

1.1数据挖掘概述

数据挖掘（DataMining）是指从大量数据集中发觉隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。它融合了统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等多个领域的技术，旨在通过对数据的深入分析，揭示数据背后的模式、关系和规律。数据挖掘技术在商业智能、金融分析、生物信息学、网络有哪些信誉好的足球投注网站等多个领域都有着广泛的应用。

数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。通过数据挖掘，企业可以更有效地利用积累的数据资产，提高决策的准确性和效率，从而在激烈的市场竞争中取得优势