目錄

1、專(zhuān)欄大綱

??基礎(chǔ)部分

??實(shí)戰(zhàn)部分

??競(jìng)賽部分

2、代碼附錄

數(shù)據(jù)挖掘?qū)?，包含基本?strong>數(shù)據(jù)挖掘算法分析和實(shí)戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽干貨分享等。數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關(guān)聯(lián)和知識(shí)的過(guò)程。它結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等領(lǐng)域的技術(shù)和方法，旨在通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)提取有用的信息，并用于預(yù)測(cè)、決策制定和問(wèn)題解決等領(lǐng)域。

1、專(zhuān)欄大綱

??基礎(chǔ)部分：

從基礎(chǔ)的算法開(kāi)始，

• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——數(shù)據(jù)挖掘能解決什么問(wèn)題（1）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——理解業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)（2）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——數(shù)據(jù)的預(yù)處理（3）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——模型的評(píng)估（4）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——模型怎么解決業(yè)務(wù)需求（5）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——KNN算法+sklearn代碼實(shí)現(xiàn)(6)
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——決策樹(shù)算法+代碼實(shí)現(xiàn)（7）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——支持向量機(jī)(SVM)+代碼實(shí)現(xiàn)（8）
• 【數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)】——常見(jiàn)算法對(duì)比和選擇（9）??????

文章中的常用的數(shù)據(jù)挖掘方法：

1. 分類(lèi)（Classification）：分類(lèi)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中已知類(lèi)別的樣本，建立一個(gè)分類(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)新樣本所屬的類(lèi)別。常見(jiàn)的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。

2. 聚類(lèi)（Clustering）：聚類(lèi)是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)集中的樣本分成不同的組或聚類(lèi)，使得組內(nèi)的樣本相似性較高，組間的相似性較低。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、DBSCAN等。

3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（Association Rule Mining）：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。頻繁項(xiàng)集表示經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的一組項(xiàng)，而關(guān)聯(lián)規(guī)則表示項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

4. 異常檢測(cè)（Anomaly Detection）：異常檢測(cè)用于識(shí)別與正常模式不符的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。這些異常數(shù)據(jù)可能表示潛在的異常行為、錯(cuò)誤或欺詐。常見(jiàn)的異常檢測(cè)方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于聚類(lèi)的方法、基于密度的方法等。

5. 預(yù)測(cè)和回歸（Prediction and Regression）：預(yù)測(cè)和回歸方法用于建立模型來(lái)預(yù)測(cè)數(shù)值型變量的值。常見(jiàn)的預(yù)測(cè)和回歸算法包括線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)回歸、隨機(jī)森林、梯度提升等。

6. 文本挖掘（Text Mining）：文本挖掘涉及從文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)。這包括文本分類(lèi)、情感分析、主題建模、實(shí)體識(shí)別等技術(shù)。常見(jiàn)的文本挖掘方法包括詞袋模型、TF-IDF、主題模型（如LDA）等。

7. 推薦系統(tǒng)（Recommendation Systems）：推薦系統(tǒng)用于根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和偏好，推薦個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)或內(nèi)容。推薦系統(tǒng)可以使用協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)等方法來(lái)生成推薦結(jié)果。

文章中介紹一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、主成分分析等。在不同的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題中選擇不同的模型來(lái)解決實(shí)際的問(wèn)題。

??實(shí)戰(zhàn)部分：

• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——輿情分析：對(duì)微博文本進(jìn)行情緒分類(lèi)
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——使用xgboost實(shí)現(xiàn)酒店信息消歧
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——使用 word2vec 和 k-mean 聚類(lèi)尋找相似城市_k-means 城市
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——電力竊漏電用戶(hù)自動(dòng)識(shí)別(LM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù))
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——航空公司客戶(hù)價(jià)值分析（K-Means聚類(lèi)案例）
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——基于水色圖像的水質(zhì)評(píng)價(jià)(LM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù))
• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——家用電器用戶(hù)行為分析及事件識(shí)別(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))

數(shù)據(jù)挖掘可以解決許多問(wèn)題，包括但不限于以下幾個(gè)方面：

1. 預(yù)測(cè)和分類(lèi)：數(shù)據(jù)挖掘可以用于構(gòu)建預(yù)測(cè)模型和分類(lèi)器，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)事件的可能結(jié)果。例如，可以使用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)預(yù)測(cè)銷(xiāo)售趨勢(shì)、股票價(jià)格、客戶(hù)流失率等。

2. 聚類(lèi)和分割：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助將數(shù)據(jù)集分成不同的組或聚類(lèi)，使得具有相似特征的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類(lèi)。這在市場(chǎng)細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析、圖像分析等領(lǐng)域中非常有用。

3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)：數(shù)據(jù)挖掘可以揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的項(xiàng)集。例如，在購(gòu)物籃分析中，可以通過(guò)挖掘購(gòu)物記錄中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，了解哪些商品經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)。

4. 異常檢測(cè)：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助識(shí)別與正常模式不符的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。這在金融欺詐檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等領(lǐng)域中具有重要意義。

5. 文本挖掘：數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)。例如，可以通過(guò)文本挖掘來(lái)分析社交媒體上的用戶(hù)情感、主題識(shí)別、信息提取等。

6. 推薦系統(tǒng)：數(shù)據(jù)挖掘可以根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和偏好，推薦個(gè)性化的產(chǎn)品、服務(wù)或內(nèi)容。這在電子商務(wù)、社交媒體和音樂(lè)/電影推薦等領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。

?部分的流程圖：

?部分文章目錄：

??競(jìng)賽部分：

持續(xù)更新中：

• 【數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)】——科大訊飛：跨境廣告ROI預(yù)測(cè)(Baseline)
• 【數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽】——比賽的流程干貨分享
• 【數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽】——糖尿病遺傳風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)挑戰(zhàn)賽（科大訊飛）
• 【數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽】——汽車(chē)領(lǐng)域多語(yǔ)種遷移學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽（科大訊飛）

競(jìng)賽網(wǎng)站推薦：

1. Kaggle（https://www.kaggle.com）：Kaggle 是最著名和最受歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽平臺(tái)。它提供了大量的競(jìng)賽項(xiàng)目，包括各種數(shù)據(jù)集和挑戰(zhàn)，還有豐富的討論和資源供學(xué)習(xí)和交流。

2. DataHack（https://datahack.analyticsvidhya.com）：Analytics Vidhya 的 DataHack 是一個(gè)面向數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的競(jìng)賽平臺(tái)。它舉辦了各種競(jìng)賽，涵蓋了廣泛的主題，提供了豐富的數(shù)據(jù)集和挑戰(zhàn)。

3. DrivenData（https://www.drivendata.org）：DrivenData 是一個(gè)致力于利用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)解決社會(huì)問(wèn)題的競(jìng)賽平臺(tái)。它的競(jìng)賽項(xiàng)目通常與社會(huì)公益相關(guān)，如醫(yī)療保健、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域。

2、代碼附錄

?大部分代碼在文中。

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數(shù)據(jù)挖掘從入門(mén)到實(shí)戰(zhàn)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-539622.html

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