python数据挖掘基础知识点有哪些

发布时间:2021-11-23 09:50:05 作者:iii
来源:亿速云 阅读:191

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数据挖掘基础

数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

1.3、数据挖掘的基本任务

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中的商业价值,提高企业的竞争力。

1.4、数据挖掘建模过程

1.4.1、 定义挖掘目标

理解挖掘任务,定义挖掘目标

1.4.2、 数据取样

抽取数据的标准,一是相关性,二是可靠性,三是有效性,而不是动用全部企业数据。通过对数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。

衡量数据取样的质量标准:
1)资料完整无缺,各类指标项齐全。
2)数据准确无误,反应的都是正常(而不是异常)状态下的水平。
对获取的数据,可从中进行抽样操作。抽样的方式是多种多样的,常见的方式如下:

1.4.3、数据探索

数据探索主要包括:异常值分析,缺失值分析,相关分析和周期性分析等。

1.4.4、数据预处理

数据预处理主要包括:数据筛选、数据变量转换、数据缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。

1.4.5、挖掘建模

样本抽取完成并经预处理之后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐),选用哪种算法进行模型构建?这一步是数据挖掘工作中的核心环节。

1.4.6、模型评价

模型评价的目的之一就是从这些模型中自动找出一个最好的模型,另外就是要根据业务对模型进行解释和应用。

1.5、常用的数据挖掘建模工具

数据挖掘是一个反复探索的过程,只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的 业务逻辑和需求紧密结合,并在实施过程中不断地磨合,才能取得好的效果。下面简单介绍 几种常用的数据挖掘建模工具。

(1) SAS Enterprise Miner
Enterprise Miner ( EM)是SAS推出的一个集成的数据挖掘系统,允许使用和比较不 同的技术,同时还集成了复杂的数据库管理软件。它的运行方式是通过在一个工作空间 (workspace)中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点,然后对不同节点进行相 应的设置,最后运行整个工作流程(workflow),便可以得到相应的结果。

(2 ) IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler原名Clementine, 2009年被IBM公司收购后对产品的性能和功能 进行了大幅度改进和提升。它封装了最先进的统计学和数据挖掘技术来获得预测知识,并 将相应的决策方案部署到现有的业务系统和业务过程中,从而提髙企业的效益。IBM SPSS Modeler拥有直观的操作界面、自动化的数据准备和成熟的预测分析模型,结合商业技术可 以快速建立预测性模型。

(3 ) SQL Server
Microsoft 公司的 SQL Server 中集成了数据挖掘组件---- Analysis Servers,借助 SQL Server 的数据库管理功能,可以无缝地集成在SQL Server数据库中。在SQL Server 2008中提供了 决策树算法、聚类分析算法、Naive Bayes算法、关联规则算法、时序算法、神经网络算法、 线性回归算法等9种常用的数据挖掘算法。但是,预测建模的实现是基于SQL Server平台 的,平台移植性相对较差。

(4) Python
Python ( Matrix Laboratory,矩阵实验室)是美国Mathworks公司开发的应用软件,具 备强大的科学及工程计算能力,它不但具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功 能,而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。Python并不提供一个专 门的数据挖掘环境,但它提供非常多的相关算法的实现函数,是学习和开发数据挖掘算法的 很好选择。

(5 ) WEKA
WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一款知名度较高的开源机器学 习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,WEKA 也为普通用户提供了图形化界面,称为WEKA Knowledge Flow Environment和WEKA Explorer, 可以实现预处理、分类、聚类、关联规则、文本挖掘、可视化等。

(6 ) KNIME
KNIME ( Konstanz InformationMiner, http://www.knime.org)是基于 Java 开发的,可以 扩展使用Weka中的挖掘算法。KNIME釆用类似数据流(data flow)的方式来建立分析挖掘 流程。挖掘流程由一系列功能节点组成,每个节点有输入/输出端口,用于接收数据或模型、 导出结果。

(7 ) RapidMiner
RapidMiner 也称为 YALE ( Yet Another Learning Environment, https://rapidminer.com),提 供图形化界面,釆用类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件,树上每个节点 表示不同的运算符(operator)o YALE中提供了大量的运算符,包括数据处理、变换、探索、 建模、评估等各个环节。YALE是用Java开发的,基于Weka来构建,可以调用Weka中的 各种分析组件。RapidMiner有拓展的套件Radoop,可以和Hadoop集成起来,在Hadoop集 群上运行任务。

(8) TipDM
TipDM (顶尖数据挖掘平台)使用Java语言开发,能从各种数据源获取数据,建立多种 数据挖掘模型。TipDM目前已集成数十种预测算法和分析技术,基本覆盖了国外主流挖掘系 统支持的算法。TipDM支持数据挖掘流程所需的主要过程:数据探索(相关性分析、主成分 分析、周期性分析);数据预处理(属性选择、特征提取、坏数据处理、空值处理);预测建 模(参数设置、交叉验证、模型训练、模型验证、模型预测);聚类分析、关联规则挖掘等一 系列功能。

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