大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索培训大纲
大数据分析与机器学习培训ppt
02 大数据分析技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
使用爬虫、API等方式获 取数据，确保数据的准确 性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，包括 缺失值填充、异常值处理 、数据类型转换等。
数据转换
将数据从原始格式转换为 适合分析的格式，如将文 本转换为数值型数据。
数据存储与处理
数据存储
选择合适的数据库或数据 仓库存储数据，考虑数据 的规模、查询效率和扩展 性。
案例二：金融风控模型
详细描述
数据收集：收集借贷人基本信息、信用历史、资产负债表等数据。
数据处理：对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，提取有效特征 。
案例二：金融风控模型
1 2
模型构建
采用决策树、随机森林、神经网络等技术构建风 控模型。
模型评估
通过准确率、AUC等指标评估模型效果，持续优 化模型。
通过构建树形结构来对数据进行层次聚类 ，根据不同层次进行聚类合并或分裂。
主成分分析
关联规则挖掘
通过线性变换将原始特征组合成一组新的 特征，这组新特征即为主成分，能够最大 程度地保留原始数据中的变异信息。
在大型数据集中发现有趣的相关关系，如 超市购物篮分析中的商品组合销售关系。
强化学习算法
Q-学习
通过建立一个Q表来存储每个状态-动作对的预期回报值，并根据该表 选择最优的动作。
通过找到能够将不同类别的数 据点最大化分隔的决策边界。
通过树形结构进行分类或回归 预测，每个内部节点表示一个 特征属性上的判断条件，每个 分支代表一个可能的属性值， 每个叶节点表示一个类别的预 测结果。
非监督学习算法
K-均值聚类
层次聚类
机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排
分类与预测
分类与预测是利用已知的训练数据集构建分类器或回 归模型，对未知的数据进行分类或预测的方法。
分类与预测是机器学习的重要应用之一，通过构建分类 器或回归模型，对未知数据进行分类或预测。常见的分 类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；常见 的回归模型包括线性回归、逻辑回归等。分类与预测在 数据挖掘中广泛应用于欺诈检测、信用评分、股票预测 等领域。通过分类与预测，可以发现数据的内在规律和 趋势，为决策提供支持。
交通
智能驾驶、交通流量预测、路 线规划等。
机器学习与数据挖掘的关联与区别
关联
机器学习和数据挖掘都涉及到数据的处理和分析，都旨在从数据中提取有用的 信息。
区别
机器学习更侧重于预测和决策，而数据挖掘更侧重于发现数据中的模式和规律 。机器学习更注重算法的学习和优化，而数据挖掘更注重数据的探索和分析。
CHAPTER 02
定义与概念
机器学习
指通过算法使计算机从数据中学 习并做出预测或决策的过程。
数据挖掘
指从大量数据中提取有用信息， 发现数据中的模式和规律的过程 。
机器学习与数据挖掘的应用领域
01
02
03
04
金融
风险评估、股票预测、信贷审 批等。
医疗
疾病诊断、药物研发、基因分 析等。
电商
推荐系统、用户画像、市场分 析等。
机器学习与数据挖掘师 的培训ppt课程安排
汇报人：可编辑
2023-12-23
CONTENTS 目录
• 机器学习与数据挖掘简介 • 机器学习基础知识 • 数据挖掘基础知识 • 机器学习算法与实践 • 数据挖掘算法与实践 • 机器学习与数据挖掘的实际应用案例
CHAPTER 01
机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排
案例二：基于K-means的客户细分
K值选择
选择合适的K值，将客户分成不同的群体。
模型构建
使用K-means算法对训练数据进行聚类，得 到不同的客户群体。
结果解释
对聚类结果进行解释，分析不同客户群体的 特征和需求。
应用方案
根据聚类结果制定个性化的营销策略，提高 企业营销效果。
案例三：基于神经网络的图像识别
Python编程语言的应用领域： Web开发、数据分析、机器学
习、数据挖掘等
Python编程语言在机器学习和 数据挖掘中的优势：丰富的库和 工具、高效的处理速度、易于学
习和使用
Python在机器学习中的应用
Python中的机器学 习库：Scikit-learn 、TensorFlow、 Keras等
自然语言处理
对人类语言进行理解和生成，实现人机对 话。
CHAPTER 03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的关键技术。
数据挖掘与机器学习的关系
机器学习为数据挖掘提供了强大的工具和方法，使得数据挖掘更加 高效和准确。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘广泛应用于金融、医疗、教育、商业等领域。
数据挖掘应用场景
金融领域
信用评分、欺诈检测、风险管 理等。
医疗领域
疾病预测、个性化医疗、药物 发现等。
教育领域
学生行为分析、教学质量评估 、课程推荐等。
商业领域
市场细分、客户分析、销售预 测等。
CHAPTER 04
Python编程语言在机器学习 和数据挖掘中的应用
Python编程语言介绍
Python编程语言的语法特点： 简洁、易读、可扩展性强
机器学习与数据挖掘培训手册
PyTorch
由Facebook开发，提供 动态计算图支持，适合快 速原型验证和深度学习研 究。
Keras
基于TensorFlow或 Theano后端的高级神经 网络API，易于上手且代 码简洁。
选择建议
对于初学者或快速原型验 证，推荐使用Keras；对 于需要高度灵活性和扩展 性的项目，可选择 TensorFlow或PyTorch。 在选择时还需考虑项目需 求、团队技能和社区支持 等因素。
支持向量机（SVM）
SVM原理
支持向量机是一种监督学习模型，用于数据分类和回归分析。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两 个类别中的一个或另一个，SVM训练算法会构建一个模型，将新的实例分配给一个类别或另一个类别，使其成为 非概率二元线性分类器。
SVM应用
SVM在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。
Stacking
一种分层集成学习方法，将多个基学习器的输出作为新的输入特征，再训练一个元学习器 来整合这些输出。Stacking可以进一步提高模型的预测性能。
04 数据挖掘案例分析
电商推荐系统设计与实现
A
推荐算法原理
基于用户行为、商品属性等数据进行挖掘，构 建推荐模型，实现个性化推荐。
数据处理与特征工程
05 机器学习和数据挖掘工具介绍
Python编程语言在机器学习和数据挖掘中应用
Python语言优势
Python语言简洁、易读性强，拥有丰富的第三方库和框架支持， 适合快速开发和原型验证。
数据处理
Python提供pandas等数据处理库，支持数据清洗、转换、合并等 操作，方便进行数据挖掘前的数据预处理。
03 机器学习算法详解
线性回归与逻辑回归
大数据分析与数据挖掘实践培训教程
决策树与随机森林
介绍决策树和随机森林的构建过程、剪枝策 略及评估方法，通过实例展示其应用。
无监督学习算法原理及实践
无监督学习算法概述
简要介绍无监督学习的基本原理、常用算法和应用场景。
K-均值聚类
详细讲解K-均值聚类的原理、实现步骤和优缺点，并结合案例进行分析。
层次聚类
阐述层次聚类的基本原理、聚类过程及评估方法，通过实例展示其应用。
注意事项
避免过度设计、确保数据 准确性、考虑用户群体和 使用场景等。
交互式数据可视化实现方法
交互式功能
鼠标悬停提示、筛选器、 动态效果、联动效果等。
实现方法
使用JavaScript等编程语 言进行开发，或利用可视 化工具提供的交互功能进 行配置。
注意事项
确保交互操作的流畅性和 易用性，提供必要的帮助 和提示信息，考虑不同设 备和浏览器的兼容性。
06
实践案例：基于 Python的大数据分 析与挖掘
Python编程基础回顾
变量、数据类型与运算符
掌握Python中的变量定义、数据类型（如整数、浮点数、字符串 等）以及基本的算术和比较运算符。
控制流语句
熟悉条件语句（如if-else）和循环语句（如for和while）的使用， 以及如何在程序中实现逻辑控制。
聚类算法
掌握使用Python实现常见的聚类算法，如K-means、 DBSCAN等，并了解如何评估聚类效果。
关联规则挖掘
了解如何使用Python实现关联规则挖掘算法，如Apriori 等，并学习如何发现数据中的关联关系。
神经网络与深度学习
初步了解神经网络的基本原理和常见模型，如感知机、 BP神经网络等，并学习使用TensorFlow等框架进行深度 学习模型的构建和训练。
机器学习与数据挖掘培训指南
● 05
第五章 深度学习应用
计算机视觉
01 图像分类
对图像进行识别和分类
02 目标检测
识别图像中的目标物体
03 图像分割
将图像分割成不同的区域或物体
自然语言处理
词嵌入
将单词映射到连 续向量空间
语言模型
模拟语言序列的 概率分布
文本分类
对文本进行分类 和整理
推荐系统
协同过滤
基于用户行为的推荐算法 基于物品相似度的推荐算 法
网络
策略梯度方 法
直接优化策略函 数的方法
蒙特卡罗方 法
通过采样求解数 学问题的统计方
法
总结
本章介绍了机器学习的各类算法，涵盖了监督学 习、无监督学习、深度学习和强化学习。不同的 算法适用于不同的问题领域，深度学习在大数据 处理中表现优异，强化学习则在智能决策方面有 独特应用。掌握这些算法对数据挖掘工作至关重 要。
基于内容的推荐
基于物品属性的推荐算法 基于用户偏好的推荐算法
混合推荐
结合多种推荐算法的推荐 系统 提高推荐准确度和覆盖率
强化学习在游戏 中的应用
强化学习在游戏领域 有着广泛的应用， AlphaGo和深蓝是其 中的代表作品。 AlphaGo击败围棋世 界冠军，展示出人工 智能在复杂策略游戏 中的超越能力；深蓝 则是击败国际象棋世 界冠军的围棋程序， 展示出计算机在推演
总结与展望
未来发展前景
机器学习与数据挖掘将在 各行业广泛应用 人工智能领域仍有巨大发 展空间
经验及教训
持续学习和实践是提升技 能的关键 失败是成功的一部分，要 从失败中吸取经验
未来学习方向
深入研究深度学习和强化 学习 关注数据隐私和安全等新 挑战
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
CHAPTER 05
关联规则挖掘与推荐系统
关联规则挖掘原理与应用
关联规则挖掘定义
关联规则挖掘是从大量数据中挖掘出项集之间的有趣关系，如购 物篮分析中经常一起购买的商品组合。
关联规则挖掘算法
常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growth等，用于发现频 繁项集和关联规则。
关联规则挖掘应用
特征提取技术
通过选择和提取与目标变量相关的特征，降低数 据维度，提高挖掘效率。
模型构建技术
包括各种机器学习算法和统计方法，用于构建预测 和分类模型。
模型评估技术
通过交叉验证、ROC曲线分析等方法评估模型性 能，选择最佳模型。
结果解释技术
对挖掘结果进行解释和可视化，帮助用户理解和应用挖 掘结果。
CHAPTER 02
MSE、RMSE、MAE 等回归模型评估指标
超参数调整技巧与实践案例
01
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优 化等超参数调整方法
02
调整学习率、批量大小、迭代次 数等超参数的实践案例
集成学习策略在数据挖掘中的应用
Bagging、Boosting、 Stacking等集成学习策略
Adaboost、GBRT、XGBoost 等常用集成学习方法
实践案例
以电商为例，可以通过关联规则挖掘发现不同商品之间的关联关系，然 后利用推荐系统为用户推荐相关商品或套餐，提高用户购买率和销售额 。
CHAPTER 06
数据挖掘与机器学习算法优化策略
模型评估指标选择与优化方法
准确率、召回率、F1 分数等分类模型评估 指标
交叉验证、留出验证 、自助采样等方法
用于连续型目标变量。
逻辑回归
通过将输入变量映射到概率值 来训练模型，适用于二元分类
机器学习与数据挖掘师的含动画培训ppt课程安排
模型选择与训 练：选择合适 的机器学习模 型，并描述如 何训练该模型
模型评估与优 化：评估模型 的性能，并探 讨如何优化模 型以提高检测
准确率
结论与展望： 总结项目成果， 并讨论未来可 能的研究方向
和应用前景
背景介绍：客户细分的重要性及意义
单击此处输入你的智能图形项正文，文字是您思想的提炼，请尽量言简意赅的阐述观点
案例分析：针对某电商平台的商品推荐场景，分析推荐系统的性能和效果，并提出优化 建议
课程总结与展望
机器学习与数据挖 掘的基本概念和原 理
常用算法和工具介 绍
实际案例分析和应 用
学员学习成果和反 馈
机器学习与数据挖掘技术的不 断进步
人工智能技术的广泛应用与挑 战
数据安全与隐私保护的挑战
跨领域合作与发展的机遇与挑 战
聚类算法的种类与 特点
常用机器学习算法
线性回归算法原理 逻辑回归算法原理 线性回归与逻辑回归的优缺点比较 实际应用场景及案例分析
定义：SVM是一种 监督学习算法，用 于分类和回归分析
工作原理：通过找 到一个超平面，将 不同类别的数据点 最大化地分开
优点：对高维数据 和非线性数据有很 好的分类效果
应用场景：文本 分类、图像识别、 金融风险控制等
决策树算法 介绍
随机森林算 法原理
决策树构建 过程
随机森林构 建过程
决策树剪枝 方法
随机森林优 缺点分析
神经网络的基本原理 神经网络的种类与结构 深度学习的概念与原理 深度学习的应用场景与优势
常用数据挖掘算法
算法原理：通 过频繁项集挖
掘关联规则
数据清洗：去除重 复、无效或错误数 据
数据转换：将数据 转换为适合挖掘的 形式
大数据分析与数据挖掘的应用培训
● 05
第五章 可视化和解释结果
数据可视化技术
在大数据分析和数据 挖掘中，数据可视化 是非常重要的环节。 我们可以通过使用 matplotlib库、 seaborn库和 Ta b l e a u 工 具 来 实 现 数据可视化，让数据 更加直观易懂。
结果解释
解释模型预 测结果
详细分析预测结 果
探索性数据分析是数据分析的第一步，通过描述 性统计分析和数据分布的可视化，可以快速了解 数据的整体情况。同时，进行相关性分析可以帮 助找出变量之间的关系，为后续分析提供指导。
机器学习技术
监督学习
有师监督下学习
半监督学习
介于有无监督之 间的学习方式
无监督学习
无监督下自我学 习
深度学习技术
01 神经网络基础
数据集成
合并数据源 消除数据冗余
数据变换
数据平滑 数据聚集 数据波动分析
数据获取和准备的重要性
在进行大数据分析和数据挖掘之前，正确的数据 获取和准备是成功的关键。只有通过有效的数据 源分类、数据质量评估以及数据集成与转换，才 能确保分析结果的准确性和可靠性。
● 03
第3章 数据分析和挖掘技术
探索性数据分析
为什么大数据分析重要
商业竞争
帮助企业在激烈 的市场竞争中脱
颖而出
决策支持
为决策者提供数 据支持，减少决
策风险
预测能力
通过数据分析， 可以提前预测未
来趋势
● 02
第2章 数据获取和准备
数据源的分类
01 结构化数据
数据以表格形式存储，易于分析
02 半结构化数据
数据部分有结构，部分无结构
03 非结构化数据
数据没有明确的结构和定义
数据挖掘与机器学习算法培训ppt
通过分析历史销售数据，利用机器学习算法预测商品价格走势，帮 助电商企业制定合理的定价策略。
竞价广告
利用数据挖掘技术对广告投放效果进行分析和优化，提高广告点击 率和转化率。
安全领域的应用
威胁检测
利用机器学习算法分析网络流量和日志数据，检测潜在的网络攻击 和恶意行为，提高网络安全防护能力。
欺诈识别
数据挖掘与机器学 习算法培训
汇报人：可编辑 2023-12-23
目 录
• 数据挖掘与机器学习概述 • 数据挖掘的主要算法 • 机器学习的主要算法 • 数据挖掘与机器学习的应用场景
01
数据挖掘与机器学习概述
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有用信 息和知识的过程，这些信息和知识可 能是未知的、有价值的。
通过构建决策树对数据进行分类，适 用于具有明确分类结果的数据集。
根据数据点的最近邻类别进行分类， 适用于具有连续特征的数据集。
朴素贝叶斯分类
基于贝叶斯定理的分类方法，适用于 具有离散特征的数据集。
聚类算法
01
02
03
K均值聚类
将数据点划分为K个聚类 ，使得每个数据点与其所 在聚类的中心点距离最小 。
04
K-均值聚类
将数据点划分为K个集群，使 得同一集群内的数据点尽可能
相似。
层次聚类
通过构建树形结构来对数据进 行层次聚类。
主成分分析
通过找到能够解释数据变异性 最大的少数几个变量来降维。
关联规则学习
用于发现数据集中项之间的有 趣关系。
强化学习算法
Q-learning
通过建立一个Q表来学习在给定状态 下采取行动的策略，以最大化累积奖 励。
大数据分析与机器学习培训ppt
K-近邻算法与支持向量机
K-近邻算法
K-近邻算法是一种基于实例的学习， 它根据输入数据的k个最近邻的类别或 值来做出预测。该算法简单且易于理 解，但在处理大数据集时可能效率较 低。
支持向量机
支持向量机是一种分类和回归方法， 它通过找到能够将不同类别的数据点 最大化分隔的决策边界来实现分类。 支持向量机在处理公平性
机器学习算法在处理数据时可能引入不公 平因素，例如在信贷评估、招聘等场景中 ，算法可能因为历史偏见而产生不公平的 结果。
人工智能的伦理与法律责任
伦理问题
人工智能的发展引发了许多伦理问题，例如 隐私保护、安全和人类尊严等。在设计和应 用人工智能时，需要遵循伦理原则，确保技 术的合理和负责任使用。
自编码器与生成对抗网络
自编码器
自编码器是一种无监督学习方法，通过训练神经网络来学习数据的有效编码表示，可用于数据降维、去噪等任务 。
生成对抗网络（GAN）
GAN是一种生成模型，通过两个神经网络的竞争来生成新的数据样本，可用于图像生成、数据增强等任务。
强化学习及其应用
强化学习基本概念
介绍强化学习的基本原理和常见术语，如状态、动作、奖励等。
02
强化学习
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过与环境互动进行学习。随着
技术的进步，强化学习将在自动驾驶、机器人等领域发挥更大的作用。
03
可解释性和透明度
随着人们对算法决策的需求增加，可解释性和透明度将成为机器学习的
重要发展方向。通过改进算法和模型设计，提高决策过程的可理解性和
可追溯性。
THANKS
特性
大数据通常具有4V特性，即体量 （Volume）、速度（Velocity） 、多样（Variety）和价值（ Value）。
大数据技术培训课程大纲范本
大数据技术培训课程大纲范本第一部分：课程简介本课程旨在帮助学员全面了解大数据技术的基本概念、原理、应用和行业趋势。
通过深入浅出的讲解和实践操作，学员将掌握大数据技术的核心知识和技能，为其在大数据领域的职业发展打下坚实的基础。
第二部分：课程目标1. 理解大数据技术的定义、背景和发展趋势；2. 了解大数据处理的挑战和解决方案；3. 掌握大数据技术的基本原理和关键概念；4. 学习大数据技术的核心工具和平台；5. 实践应用大数据技术解决实际问题。
第三部分：课程内容1. 模块一：大数据基础概念- 大数据定义及特点- 大数据技术与传统技术的区别- 大数据处理的挑战与机遇2. 模块二：大数据存储与处理- 分布式存储系统（HDFS）- 分布式计算框架（MapReduce）- 数据仓库与数据湖3. 模块三：大数据处理工具- Hadoop生态系统及相关工具- Spark及其生态系统- 实时数据处理工具（Kafka、Flink等）4. 模块四：大数据分析与挖掘- 数据预处理与清洗- 数据挖掘算法与模型- 机器学习与深度学习在大数据分析中的应用5. 模块五：大数据可视化与呈现- 数据可视化工具与技术- 数据报表与仪表盘设计- 大数据结果可视化案例分析第四部分：课程设计1. 教学方法：理论讲解、案例分析、实践操作、小组讨论；2. 实践项目：学员参与一个真实的大数据项目，综合应用所学知识与技能；3. 考核评价：课堂参与、作业完成情况、实践项目实施情况。
第五部分：参考资料1. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White2. 《Spark快速数据处理》作者：Holden Karau、Andy Konwinski等3. 《数据挖掘导论》作者：Pang-Ning Tan、Michael Steinbach、Vipin Kumar4. 《D3.js数据可视化实战手册》作者：琼斯（Murray John）备注：本大纲仅为课程设计参考范本，具体实施细节和教学安排将根据实际情况进行调整和优化。
机器学习与数据挖掘培训资料
模型选择与训练
比较不同机器学习算法在信贷 风险评估中的表现，选择最优 模型进行训练。
模型评估与应用
采用交叉验证、ROC曲线等指 标对模型进行评估，将模型应
用于实际信贷审批流程中。
图像识别在医疗领域应用案例
数据集介绍
医学图像数据，如X光片、CT图像等。
职业发展规划建议
对于初学者，建议从掌握基础算法和编程技能入手；对于有一定经验的从业者， 可以关注新兴技术和行业应用趋势，不断提升自身竞争力；对于高级人才，可以 深入研究算法原理和创新应用，成为行业领军人物。
持续改进和终身学习重要性强调
持续改进
机器学习领域技术更新换代速度极快，从业者需要保持敏锐的洞察力，关注最新研究成果和技术趋势，不断改进 自身知识和技能体系。
原理
利用梯度下降等优化算法，不断调整模型参数以最小化 损失函数。
应用场景
房价预测、销售额预测等。
逻辑回归
一种用于解决二分类问题的监督学习算法，通过逻辑函 数将线性回归的输出映射到(0,1)之间，得到样本点属 于某一类别的概率。
原理
采用极大似然估计法，通过梯度下降等优化算法求解模 型参数。
应用场景
垃圾邮件分类、疾病预测等。
应用场景
语音识别、图像处理、自然语言处 理等。
PyTorch
由Facebook开发的开源深度学习框 架，以动态计算图为主要特点，易于 使用和调试。
特点
动态计算图、GPU加速、易扩展等 。
应用场景
计算机视觉、自然语言处理、强化 学习等。
04
数据挖掘过程与技巧分享
数据预处理：清洗、转换和特征工程
数据挖掘与机器学习算法培训
聚类分析
将数据分成不同的组或簇，使 得同一组内的数据尽可能相似 ，不同组间的数据尽可能不同 。
关联规则挖掘
发现数据项之间的有趣关联或 相关关系，如购物篮分析等。
时序模式挖掘
发现时间序列数据中的重复发 生模式或趋势，如股票价格预
测等。
03
机器学习基础
机器学习的定义和分类
定义
机器学习是一种通过训练数据自动发现规律和模式，并应用于新数据的算法和模 型。
推荐系统
基于用户画像和机器学习算法 ，构建个性化推荐系统，提高
用户满意度和购物体验。
案例二：金融欺诈检测
数据收集
收集金融交易数据、用 户信息、历史欺诈案例
等数据。
特征工程
提取与金融欺诈相关的 特征，如交易金额、交 易频率、交易地点等。
模型训练
利用机器学习算法，如 支持向量机、随机森林 等，训练欺诈检测模型
模型评估与优化挑战
模型评估挑战
模型评估是判断模型性能的关键步骤 ，但由于数据集的不平衡、评估指标 的选择等问题，模型评估变得复杂和 困难。
模型优化挑战
模型优化是提高模型性能的重要手段 ，包括参数调整、算法改进等。然而 ，随着模型复杂度的增加，模型优化 变得越来越具有挑战性。
大规模数据处理与分布式计算挑战
情感分析
基于机器学习和深度学习 算法，构建情感分析模型 ，实现文本情感的自动分 类和识别。
06
数据挖掘与机器学习挑战 与未来趋势
数据质量与数据预处理挑战
数据质量问题
包括数据缺失、异常值、重复数据等，这些问题会对模型的 准确性和稳定性产生负面影响。
数据预处理挑战
数据预处理是数据挖掘和机器学习过程中的重要环节，包括 数据清洗、特征提取、特征转换等。然而，由于数据的复杂 性和多样性，数据预处理变得非常具有挑战性。
2024年度大数据分析与数据挖掘培训教程
大数据分析与数据挖掘对行业影响
零售行业
通过大数据分析和数据挖掘，零售企业可以更好地了解消 费者需求和行为，优化库存管理，提高销售效率。
金融行业
大数据分析和数据挖掘可以帮助金融机构识别风险、预测 市场趋势、优化投资策略等，提高金融服务的智能化水平 。
医疗行业
通过大数据分析和数据挖掘，医疗机构可以更好地管理患 者信息、提高诊断准确性和效率、降低医疗成本等，推动 医疗行业的数字化转型。
如Apriori、FP-Growth等，用于发现数据 项之间的关联关系。
2024/2/2
聚类算法
如K-means、层次聚类、DBSCAN等，用 于发现数据中的群组或结构。
神经网络与深度学习
如BP神经网络、卷积神经网络等，用于处理 复杂模式识别和预测问题。
14
数据挖掘工具与平台
开源工具
商业软件
如Weka、RapidMiner、Orange等，提供 丰富的算法库和可视化界面，便于用户进 行数据挖掘实验。
监测空气、水质、噪音等环境指标数据，及时发现污染源和异常情 况，为环境保护提供决策支持。
社会治安防范
分析犯罪数据和社会治安情况，识别犯罪高发区域和时段，为警方提 供有针对性的防范措施和建议。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
17
电商领域应用场景
用户画像
通过数据挖掘技术构建用户画像 ，实现精准营销和个性化推荐。
2024/2/2
商品关联分析
利用大数据分析发现商品之间的关 联规则，优化商品组合和陈列。
价格优化
基于历史销售数据和市场行情，通 过大数据分析制定最优价格策略。
机器学习与数据挖掘师的培训ppt课程安排
设计并实现一个电商用户行为分析系统， 包括数据收集、处理、分析和可视化等功 能。
项目二
项目背景与目标
利用历史股票价格数据，构建股票价格 预测模型，为投资者提供决策支持。
模型构建与评估
采用线性回归、支持向量机、神经网 络等算法，构建股票价格预测模型，
并评估模型性能。
数据收集与预处理
收集历史股票价格、交易量、市盈率 等数据，进行清洗、转换和特征提取 。
Python语言基础
编程实践
语法、数据类型、控制流、函数、面 向对象编程等基本概念。
通过编写简单的程序，加深对Python 语言和常用库的理解和应用。
常用库
NumPy、Pandas、Matplotlib等库 的用法，以及如何进行数据处理和可 视化。
数据处理与可视化技能
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值等 问题，以及数据格式转换和标准
。
逻辑回归
一种广义的线性模型，通过 sigmoid函数将线性模型的输出 映射到[0,1]区间，用于解决二分
类问题。
其他监督学习算法
如支持向量机（SVM）、决策树 、随机森林等，每种算法都有其
独特的原理和适用场景。
非监督学习算法：聚类、降维等
聚类算法
将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称 为一个簇，簇内样本相似度高，簇间样本相似度低。常见的 聚类算法有K-means、DBSCAN等。
学习方法与建议
学习方法
注重理论与实践相结合，多动手实践编写代码和解决实际问题；积极参与课堂 讨论和小组项目，与同学互相学习交流。
学习建议
保持持续学习的心态，关注领域最新动态和技术发展；注重数学基础知识的积 累，提高算法理解和实现能力；多参加相关竞赛和项目实践，锻炼自己的实战 能力。
大数据核心技术之数据挖掘与机器学习技术探索培训大纲
时间培训大纲内容第一天上午第一章机器学习及数据挖掘基础原理1) 什么是机器学习？2) 什么是数据挖掘？3) 什么是大数据？4) 典型应用5) 机器学习基本思想与原理a) 假设空间b) 主要流派(机械学习/示教学习/类别学习/归纳学习)c) 归纳学习(有监督的学习/无监督的学习)6) 机器学习应用的一般流程(收集数据/准备数据/分析数据/训练/测试/应用)7) 大数据下机器学习算法的特点8)基础知识a) 常见文本处理流程(分词、词性标注、实体识别、句法分析、索引)b) 向量空间模型c) 高维数据降维c) 相似度计算方法d) 基本概率统计知识9) 常用工具第一天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术1)分类方法a)特征选择及降维b)朴素贝叶斯c)决策树d)回归分类器第二天上午第二章机器学习及数据挖掘常用技术e)中心向量法f)KNNg)SVMh)线性分类器2)分类的研究进展及趋势a)大数据下的分类算法b)情感分析c)众包标注第二天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术3)常见聚类算法a)k-Meansb)层次聚类c)DBSCAN4)聚类的研究进展及趋势a)大数据下的聚类算法b)Science上最新发表的聚类算法c)社交网络中的社区发现第三天上午第二章机器学习及数据挖掘常用技术5)回归算法a)线性回归b)Logistic回归c)岭回归d)Lasso回归6)回归的研究进展及趋势a)树回归b)支持向量回归第三天下午第二章机器学习及数据挖掘常用技术7)推荐算法a)基于内容的推荐b)基于协同的推荐8)推荐的研究进展及趋势c)社交化推荐第四天上午第三章数据挖掘实战1大数据基础应用之分类问题:垃圾邮件过滤1)实验环境a)开发语言b)软件包2)问题定义a)目标b)可用数据c)预期输出3)算法分析a)贝叶斯方法回忆b)理论与应用结合c)算法应用过程4) 数据预处理a)获取原始数据b)查看数据样本c)编写数据过滤程序d)获取训练样本与测试样本5) 特征提取a)使用哪些特征？b)使用什么类型的特征？c)编写特征提取程序6) 模型训练a)一般过程b)训练与测试c)参数化模型选择d)关于 overfitting 模型实验e)回忆第四天下午第三章数据挖掘实战2大数据基础应用之回归问题:美国社区犯罪率预测1) 实验环境2) 问题定义a)目标b)可用数据c)预期输出3) 算法分析a)回归方法回忆b)理论与应用结合c)算法应用过程4) 数据预处理a)获取原始数据b)查看数据样本c)编写数据过滤程序d)获取训练样本与测试样本5) 模型训练a)一般过程b)训练与测试c)参数化模型选择d)关于 overfitting 模型实验e)回忆第三章数据挖掘实战3分布式计算: 大数据基础设施1)分布式环境简介a)分布式环境的基石b)Apache Hadoop生态环境2)分布式计算举例a)Mapreduce原理b)WordCount: 基本案例c)WordMedian: WordCount的深化d)计算π值：统计学与大数据e)分布式Naïve Bayes：从单机小数据到分布式大数据。
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时间培训大纲内容
第一天上午
第一章
机器学习及数据挖掘
基础原理
1) 什么是机器学习？
2) 什么是数据挖掘？
3) 什么是大数据？
4) 典型应用
5) 机器学习基本思想与原理
a) 假设空间
b) 主要流派
(机械学习/示教学习/类别学习/归纳学习)
c) 归纳学习(有监督的学习/无监督的学习)
6) 机器学习应用的一般流程
(收集数据/准备数据/分析数据/训练/测试/应用)
7) 大数据下机器学习算法的特点
8)基础知识
a) 常见文本处理流程
(分词、词性标注、实体识别、句法分析、索引)
b) 向量空间模型
c) 高维数据降维
c) 相似度计算方法
d) 基本概率统计知识
9) 常用工具
第一天下午
第二章
机器学习及数据挖掘
常用技术
1)分类方法
a)特征选择及降维
b)朴素贝叶斯
c)决策树
d)回归分类器
第二天上午
第二章
机器学习及数据挖掘
常用技术
e)中心向量法
f)KNN
g)SVM
h)线性分类器
2)分类的研究进展及趋势
a)大数据下的分类算法
b)情感分析
c)众包标注
第二天下午
第二章
机器学习及数据挖掘
常用技术
3)常见聚类算法
a)k-Means
b)层次聚类
c)DBSCAN
4)聚类的研究进展及趋势
a)大数据下的聚类算法
b)Science上最新发表的聚类算法
c)社交网络中的社区发现
第三天上午
第二章
机器学习及数据挖掘
常用技术
5)回归算法
a)线性回归
b)Logistic回归
c)岭回归
d)Lasso回归
6)回归的研究进展及趋势
a)树回归
b)支持向量回归
第三天下午
第二章
机器学习及数据挖掘
常用技术
7)推荐算法
a)基于内容的推荐
b)基于协同的推荐
8)推荐的研究进展及趋势
c)社交化推荐
第四天上午
第三章
数据挖掘实战1
大数据基础应用之
分类问题:垃圾邮件过滤
a)开发语言
b)软件包
2)问题定义
a)目标
b)可用数据
c)预期输出
3)算法分析
a)贝叶斯方法回顾
b)理论与应用结合
c)算法应用过程
4) 数据预处理
a)获取原始数据
b)查看数据样本
c)编写数据过滤程序
d)获取训练样本与测试样本
5) 特征提取
a)使用哪些特征？
b)使用什么类型的特征？
c)编写特征提取程序
6) 模型训练
a)一般过程
b)训练与测试
c)参数化模型选择
d)关于 overfitting 模型实验
e)回顾
第四天下午
第三章
数据挖掘实战2
大数据基础应用之
回归问题:美国社区犯罪
率预测
2) 问题定义
a)目标
b)可用数据
c)预期输出
3) 算法分析
a)回归方法回顾
b)理论与应用结合
c)算法应用过程
4) 数据预处理
a)获取原始数据
b)查看数据样本
c)编写数据过滤程序
d)获取训练样本与测试样本
5) 模型训练
a)一般过程
b)训练与测试
c)参数化模型选择
d)关于 overfitting 模型实验
e)回顾。