北京大学《数据科学导论》数据挖掘课件.ppt

*******关联规则挖掘实例关联规则挖掘是一种发现数据之间关联关系的技术。关联规则挖掘实例包括购物篮分析、商品推荐和交叉销售。购物篮分析是分析顾客在一次购物中购买的商品，从而发现商品之间的关联关系。商品推荐是根据顾客的历史购买记录向顾客推荐商品。交叉销售是将关联性强的商品一起销售，从而提高销售额。关联规则挖掘在零售、电商和金融等领域被广泛应用。常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法是一种基于频繁项集的算法，FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的算法。关联规则挖掘不仅仅是应用算法，更重要的是理解算法的原理、评估规则的质量和应用规则到实际问题。数据准备准备交易数据。1规则生成生成关联规则。2规则评估评估规则的质量。3规则应用将规则应用到实际问题。4社交网络分析案例社交网络分析是一种研究社交网络结构和节点之间关系的方法。社交网络分析案例包括影响力分析、社群发现和信息传播。影响力分析是识别社交网络中的关键节点，社群发现是将社交网络划分为不同的社群，信息传播是研究信息在社交网络中的传播路径和速度。社交网络分析在社交媒体、市场营销和公共卫生等领域被广泛应用。常用的社交网络分析方法包括中心性分析、社群发现算法和传播模型。中心性分析用于识别社交网络中的重要节点，社群发现算法用于将社交网络划分为不同的社群，传播模型用于模拟信息在社交网络中的传播过程。社交网络分析不仅仅是应用算法，更重要的是理解社交网络的特征、评估算法的性能和解释分析的结果。影响力分析识别社交网络中的关键节点。社群发现将社交网络划分为不同的社群。信息传播研究信息在社交网络中的传播路径和速度。金融领域预测实践金融领域预测是指利用数据挖掘技术预测金融市场的未来趋势。金融领域预测实践包括股票价格预测、信用风险评估和欺诈检测。股票价格预测是预测股票价格的未来走势，信用风险评估是评估借款人违约的风险，欺诈检测是识别金融交易中的欺诈行为。金融领域预测在投资、信贷和风险管理等领域被广泛应用。常用的金融领域预测模型包括时间序列模型、分类模型和异常检测模型。时间序列模型用于预测股票价格的未来走势，分类模型用于评估借款人违约的风险，异常检测模型用于识别金融交易中的欺诈行为。金融领域预测不仅仅是应用模型，更重要的是理解金融市场的规律、评估模型的性能和应用模型到实际问题。预测目标预测内容应用领域股票价格预测预测股票价格的未来走势投资信用风险评估评估借款人违约的风险信贷欺诈检测识别金融交易中的欺诈行为风险管理零售业用户画像应用零售业用户画像是指利用数据挖掘技术构建零售客户的画像。零售业用户画像应用包括客户细分、商品推荐和精准营销。客户细分是将零售客户划分为不同的群体，商品推荐是根据客户的偏好向客户推荐商品，精准营销是向特定的客户群体发送个性化的营销信息。零售业用户画像在市场营销、客户关系管理和销售优化等领域被广泛应用。常用的零售业用户画像方法包括聚类分析、关联规则挖掘和分类模型。聚类分析用于将零售客户划分为不同的群体，关联规则挖掘用于发现客户购买商品之间的关联关系，分类模型用于预测客户的购买行为。零售业用户画像不仅仅是应用算法，更重要的是理解零售客户的行为、评估模型的性能和应用画像到实际问题。客户细分将零售客户划分为不同的群体。商品推荐根据客户的偏好向客户推荐商品。精准营销向特定的客户群体发送个性化的营销信息。制造业质量预测实践制造业质量预测是指利用数据挖掘技术预测制造过程中的产品质量。制造业质量预测实践包括产品缺陷检测、过程参数优化和设备故障预警。产品缺陷检测是识别生产过程中的缺陷产品，过程参数优化是优化制造过程的参数，以提高产品质量，设备故障预警是预测设备的未来故障，以避免生产中断。制造业质量预测在质量控制、生产优化和设备维护等领域被广泛应用。常用的制造业质量预测模型包括分类模型、回归模型和时间序列模型。分类模型用于识别生产过程中的缺陷产品，回归模型用于预测产品质量的指标，时间序列模型用于预测设备的未来故障。制造业质量预测不仅仅是应用模型，更重要的是理解制造过程的规律、评估模型的性能和应用模型到实际问题。1产品缺陷检测识别生产过程中的缺陷产品。2过程参数优化优化制造过程的参数，以提高产品质量。3设备故障预警预测设备的未来故障，以避免生产中断。医疗健康数据分析医疗健康数据分析是指利用数据挖掘技术分析医疗健康数据，以改善医疗服务和提高健康水平。医疗健康数据分析包括疾病诊断、药物研发和健康管理。疾病诊断是利用数据分析技术辅助医生进行疾病诊断，药物研发是利用数据分析技术加速新药研发过程，健康管理是利用数据分析技术为个人