python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識點(diǎn)有哪些

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數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢，并用這些知識和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程。

1.3、數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)

數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括利用分類與預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)序模式、偏差檢測、智能推薦等方法，幫助企業(yè)提取數(shù)據(jù)中的商業(yè)價(jià)值，提高企業(yè)的競爭力。

1.4、數(shù)據(jù)挖掘建模過程

1.4.1、 定義挖掘目標(biāo)

理解挖掘任務(wù)，定義挖掘目標(biāo)

1.4.2、 數(shù)據(jù)取樣

抽取數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，一是相關(guān)性，二是可靠性，三是有效性，而不是動用全部企業(yè)數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)樣本的精選，不僅能減少數(shù)據(jù)處理量，節(jié)省系統(tǒng)資源，還可以使我們想要尋找的規(guī)律性更加凸顯出來。

衡量數(shù)據(jù)取樣的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：
1）資料完整無缺，各類指標(biāo)項(xiàng)齊全。
2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，反應(yīng)的都是正常（而不是異常）狀態(tài)下的水平。
對獲取的數(shù)據(jù)，可從中進(jìn)行抽樣操作。抽樣的方式是多種多樣的，常見的方式如下：

• 隨機(jī)抽樣

• 等距抽樣

• 分層抽樣

• 從起始順序抽樣

• 分類抽樣

1.4.3、數(shù)據(jù)探索

數(shù)據(jù)探索主要包括：異常值分析，缺失值分析，相關(guān)分析和周期性分析等。

1.4.4、數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)變量轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失值處理、壞數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、主成分分析、屬性選擇、數(shù)據(jù)規(guī)約等。

1.4.5、挖掘建模

樣本抽取完成并經(jīng)預(yù)處理之后，接下來要考慮的問題是：本次建模屬于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中的哪類問題（分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時(shí)序模式或者智能推薦），選用哪種算法進(jìn)行模型構(gòu)建？這一步是數(shù)據(jù)挖掘工作中的核心環(huán)節(jié)。

1.4.6、模型評價(jià)

模型評價(jià)的目的之一就是從這些模型中自動找出一個(gè)最好的模型，另外就是要根據(jù)業(yè)務(wù)對模型進(jìn)行解釋和應(yīng)用。

1.5、常用的數(shù)據(jù)挖掘建模工具

數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)反復(fù)探索的過程，只有將數(shù)據(jù)挖掘工具提供的技術(shù)和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)與企業(yè)的 業(yè)務(wù)邏輯和需求緊密結(jié)合，并在實(shí)施過程中不斷地磨合，才能取得好的效果。下面簡單介紹 幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘建模工具。

• SAS Enterprise Miner，集成數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)

• IBM SPSS Modeler，

• SQL Server，

• Python，面向?qū)ο蟮慕忉屝透呒壘幊陶Z言

• WEKA，知名度較高的機(jī)器徐文琪和數(shù)據(jù)挖掘軟件

• KNIME，可以擴(kuò)展使用WEKA中的挖掘算法

• RapidMiner，

• TipDM，數(shù)據(jù)挖掘建模平臺

(1) SAS Enterprise Miner
Enterprise Miner ( EM)是SAS推出的一個(gè)集成的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，允許使用和比較不 同的技術(shù)，同時(shí)還集成了復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫管理軟件。它的運(yùn)行方式是通過在一個(gè)工作空間 (workspace)中按照一定的順序添加各種可以實(shí)現(xiàn)不同功能的節(jié)點(diǎn)，然后對不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相 應(yīng)的設(shè)置，最后運(yùn)行整個(gè)工作流程(workflow),便可以得到相應(yīng)的結(jié)果。

(2 ) IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler原名Clementine, 2009年被IBM公司收購后對產(chǎn)品的性能和功能 進(jìn)行了大幅度改進(jìn)和提升。它封裝了最先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來獲得預(yù)測知識，并 將相應(yīng)的決策方案部署到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)過程中，從而提髙企業(yè)的效益。IBM SPSS Modeler擁有直觀的操作界面、自動化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和成熟的預(yù)測分析模型，結(jié)合商業(yè)技術(shù)可 以快速建立預(yù)測性模型。

(3 ) SQL Server
Microsoft 公司的 SQL Server 中集成了數(shù)據(jù)挖掘組件---- Analysis Servers,借助 SQL Server 的數(shù)據(jù)庫管理功能，可以無縫地集成在SQL Server數(shù)據(jù)庫中。在SQL Server 2008中提供了 決策樹算法、聚類分析算法、Naive Bayes算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、時(shí)序算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、 線性回歸算法等9種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法。但是，預(yù)測建模的實(shí)現(xiàn)是基于SQL Server平臺 的，平臺移植性相對較差。

(4) Python
Python ( Matrix Laboratory,矩陣實(shí)驗(yàn)室)是美國Mathworks公司開發(fā)的應(yīng)用軟件，具 備強(qiáng)大的科學(xué)及工程計(jì)算能力，它不但具有以矩陣計(jì)算為基礎(chǔ)的強(qiáng)大數(shù)學(xué)計(jì)算能力和分析功 能，而且還具有豐富的可視化圖形表現(xiàn)功能和方便的程序設(shè)計(jì)能力。Python并不提供一個(gè)專 門的數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境，但它提供非常多的相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)函數(shù)，是學(xué)習(xí)和開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘算法的 很好選擇。

(5 ) WEKA
WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一款知名度較高的開源機(jī)器學(xué) 習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘軟件。高級用戶可以通過Java編程和命令行來調(diào)用其分析組件。同時(shí)，WEKA 也為普通用戶提供了圖形化界面，稱為WEKA Knowledge Flow Environment和WEKA Explorer, 可以實(shí)現(xiàn)預(yù)處理、分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、文本挖掘、可視化等。

(6 ) KNIME
KNIME ( Konstanz InformationMiner, http://www.knime.org)是基于 Java 開發(fā)的，可以 擴(kuò)展使用Weka中的挖掘算法。KNIME釆用類似數(shù)據(jù)流(data flow)的方式來建立分析挖掘 流程。挖掘流程由一系列功能節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有輸入/輸出端口，用于接收數(shù)據(jù)或模型、 導(dǎo)出結(jié)果。

（7 ） RapidMiner
RapidMiner 也稱為 YALE （ Yet Another Learning Environment, https://rapidminer.com）,提 供圖形化界面，釆用類似Windows資源管理器中的樹狀結(jié)構(gòu)來組織分析組件，樹上每個(gè)節(jié)點(diǎn) 表示不同的運(yùn)算符（operator）_o YALE中提供了大量的運(yùn)算符，包括數(shù)據(jù)處理、變換、探索、 建模、評估等各個(gè)環(huán)節(jié)。YALE是用Java開發(fā)的，基于Weka來構(gòu)建，可以調(diào)用Weka中的 各種分析組件。RapidMiner有拓展的套件Radoop,可以和Hadoop集成起來，在Hadoop集 群上運(yùn)行任務(wù)。

（8） TipDM
TipDM （頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺）使用Java語言開發(fā)，能從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，建立多種 數(shù)據(jù)挖掘模型。TipDM目前已集成數(shù)十種預(yù)測算法和分析技術(shù)，基本覆蓋了國外主流挖掘系 統(tǒng)支持的算法。TipDM支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘流程所需的主要過程：數(shù)據(jù)探索（相關(guān)性分析、主成分 分析、周期性分析）；數(shù)據(jù)預(yù)處理（屬性選擇、特征提取、壞數(shù)據(jù)處理、空值處理）；預(yù)測建 模（參數(shù)設(shè)置、交叉驗(yàn)證、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型預(yù)測）；聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等一 系列功能。

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