数据挖掘的基本观点
（一）数据挖掘发生配景
定义：解决问题的计算方法和步骤。
（二）什么是数据挖掘？
(3)加强学习
数据预处理的惩罚是将不规则的业务数据整理成相对规则的建模数据，数据的质量决定了模型输出的效果。
1从技术角度
我们可以给电脑提供大量的猫的照片，系统会以自己独特的方式检查这些照片。随着实验的不断重复，系统会不断学习和更新，最终能够准确判断出哪些是猫，哪些不是。
2从商业角度
特点：算法的自变量；
数据转换：将原始数据转换成合适的数据挖掘形式。
（三）什么是机械学习？
1配景知识
连续数据：在一定区间内可以任意取值的数据称为连续数据，其值是连续的。
可以无限支持两个相邻的值，然后取无穷多个值。比如长度，温度，房价等等都在不断增加。
(1)是一系列算法的总称；
例子：机器人学象棋。机器人为了赢得比赛，通过多次训练积累简历。
B.房价是最终的预测目的。选择Y作为标签。
标签:算法的因变量。
Smartbi Mining数据挖掘平台是一个专注于实际生产应用的数据分析和预测效率模块，旨在为个人、团队和企业做出的决策提供预测。该平台不仅可以为用户提供直观的流建模、拖放操作和精简可视化的建模界面，还可以提供大量的数据预处理处罚操作。Smartbi Mining操作简单。
建模、培训和部署都在一个界面中完成。数据挖掘平台可供数据技术人员、业务分析师、行业顾问和护理人员使用。
(2)模型
聚类是在不预先训练，不知道物种分类的情况下，根据凭证信息的相似性原理，将样本分成若干类。
2算法分类
(1)有监控学习
监控学习是从标记的训练数据中导出预测函数。
标记的训练数据意味着每个训练实例包括输入和预期输出。一句话界说：给定数据预测标签。
预测：通过凭证模型和预测数据生成预测效果的过程。
(2)无监督学习
无监督学习是从无标记的训练数据中推断出结论。一句话界说：给定数据寻找隐藏的结构。
田文的责任分析主要是对文本类型的数据进行分析、处理和惩罚。
机械学习是一类算法的总称，它试图从大量历史数据中挖掘出隐藏的学科，并将其用于预测或分类。可以看做是寻找一个函数输入，一个样本数据输出，一个想要的效果，但是函数太大，无法形式化表达。
强化学习又称强化学习、评价学习或强化学习，是机械学习的范式和方法论之一。用于在与情境互动的过程中，通过学习策略来解决收益最大化或实现特定目标的问题。一句话界说：给定数据学习如何选择一系列行动以最大化恒久收益。
(5)文学责任分析
3数据分类
(1)需求格局如何？
(3)用此函数计算(预测)效果。
文学分析的常见任务包括分词、情感分析、文章关键词提取、文章摘要提取、文章聚类/分类、知识图谱等。
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从大量的、不完整的、有噪声的、随机的实际应用数据中，我们可以提前提取出隐藏的数据
不知道的、但又是潜在有价值的信息的历程。聚类是在预先没有训练和不知道划分种别的情况下凭据信息相似度原则把样本划分为若干类。
4．其他观点
（1）算法
模型效果可视化。将评估历程和效果可视化的展现资助我们决议。
模型评估是评估所构建的模型是否切合既定的业务目的它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模式未来事情的性能如何。
数据规约：维归约、数据压缩、数据离散化、数据规范化等等。
离散型数据：不一连数据这类数据在任何两个数据点之间的个数是有限的。如：某年级有十个班班级数量就是离散型数据三班和五班之间只有四班。
举例：学认字凭据生字表学习每一个字然后对一篇新文章读出里边的字。
数据特征分析：展示数据漫衍情况、数据对比分析、统计分析、正态性磨练、相关性分析。
界说：可明白为是一个从输入到输出的函数。
随着盘算机技术的革新和网络媒体的快速生长人们的生活以及企业生长进入了高速信息数字化时代。天天的生活以及生产都要发生大量的数据例如交通网络、文字、方位等。可是人们很少能够意识到这些富厚数据中隐藏了有价值的信息。
简而言之：大数据挖掘是发现数据中隐含的有价值信息。
且受多学科的影响如科学信息、数据库技术、统计学、机械学习、可视化以及其他学科。
非结构化数据：指信息没有一个预先界说好的数据模型或者没有以一个预先界说的方式来组织。包罗所有花样的办公牍档、文本、图片、XML、HTML、各种报表、图像和音频/视频信息等等。
例如：线性回归方程
2014年百度使用大数据（团队体现情况、博彩公司赔率等）乐成预测2014年世界杯（从淘汰赛到决赛都预测正确）。
挖掘功效：通过历史客户数据建设预测模型针对流失概率凌驾一定阈值的客户发出预警信息提前接纳挽留措施。
针对房价预测案例：
（四）数据挖掘建模历程
1．界说挖掘目的
结构化数据：由二维表结构来逻辑表达和实现的数据严格地遵循数据花样与长度规范主要通过关系型数据库举行存储和治理。
举个例子假设要构建一个识别猫的法式。传统上如果我们想让盘算机举行识别需要输入一串指令例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等然后盘算机凭据这些指令执行下去。可是如果我们对法式展示一只老虎的照片法式应该如何反映呢？更况且通过传统方式要制定全部所需的规则而且在此历程中一定会涉及到一些难题的观点好比对毛茸茸的界说。因此更好的方式是让机械自学。
（2）客户的痛点是什么？
（4）特征和标签
Smartbi Mining提供基于Web的可视化界面数据挖掘的每一个步骤通过功效点的拖动和参数（属性）设置即可实现。
（1）分类
（3）聚类
数据质量分析：检查原始数据中是否存在脏数据。例如缺失值、异常值、纷歧致的值、重复数据、含有特殊符号的数据等。
2．数据获取
数据探索是对建模分析数据举行先导性的洞察分析使用绘制图表、盘算某些特征量等手段对样本数据集的结构特征和漫衍特性举行分析的历程。
该步骤有助于选择合适的数据预处置惩罚和数据分析技术它是数据建模的依据好比：数据探索发现数据稀疏建模时则选择对稀疏数据支持相对较好的分析方案。
机械学习(Machine LearningML)是人工智能的子领域也是人工智能的焦点。
它席卷了险些所有对世界影响最大的方法（包罗深度学习）。机械学习理论主要是设计和分析一些让盘算机可以自动学习的算法：
通过以下步骤确定挖掘目的
4．数据预处置惩罚
（2）训练目的是找到一个合适的函数；
它是对商业数据库中的大量业务数据举行抽取、转换、分析和其他模型化处 理从中提取辅助商业决议的关键性信息。
2009年Google使用大数据(人们搜索的历史记载) 预测了H1N1流感发作地。
数据集成：将多个数据源中的数据联合起来存放在一个一致的数据存储中。
数据清洗：去掉噪声和无关数据。
5．挖掘建模
机械学习是研究如何“使用履历来改善盘算机系统自身性能的学科”它也是研究盘算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技术重新组织已有的知识结构使不停改善自身性能的学科。
举例：自动聚类对人群根据某种相似性举行归类每类中可能是相同的肤色、发色等。
配景：客户是生长银行业务重点客户流失问题就成为整个行业迫切需要解决的问题。
痛点：传统的方式是靠人工履历判断客户是否会流失存在主观性的滞后性解决问题的关键是提高客户流失的预见性。
（2）结构化数据和非结构数据
训练：凭据算法和训练数据生成模型的历程；
回归是用于预测输入变量与输出变量之间的关系特别是当输入变量的值 发生变化时输出变量的值随之发生的变化。回归问题的输出是一连型变量是一种定量输出预测的是数量。例如：预测明天的温度是几多度。
训练：凭据算法和训练数据生成模型的历程；
以在校学习的例子通俗的解释训练即学习新知识的历程（做训练）；预测即验证学习效果的历程（考试）。
（3）映射到挖掘上是要实现什么功效？
A. 影响房价的因素有：位置、人流量、街区房龄、平均占地面积等将这些因素选择作为算法的自变量x1x2x3......xn即特征。
6．模型评估
（1）一连型数据和离散型数据
7．数据展现
（2）回归
（五）Smartbi Mining数据挖掘平台先容
（4）关联规则
凭据样本数据形成的类知识将其它数据工具归结到某个已知的种别中。
分类问题的输出是离散型变量(如: +1、-1)是一种定性输出预测的是标签。例如：预测明天天气是阴、晴还是雨。
例如在银行客户流失案例中：
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