數據挖掘與商業智能分析培訓資料匯報人：XX2024-01-23數據挖掘概述商業智能分析基礎數據預處理技術與方法關聯規則挖掘與序列模式分析分類與預測模型構建及評估方法聚類分析與異常檢測技術應用數據可視化與報表呈現技巧contents目錄數據挖掘概述01數據挖掘定義數據挖掘是從大量數據中提取出有用信息和知識的過程，通過特定算法對數據進行處理和分析，發現數據之間的潛在聯系和規律。數據挖掘背景隨著互聯網和大數據技術的快速發展，數據量呈現爆炸式增長，傳統數據處理方法已無法滿足需求。數據挖掘技術的出現，為處理和分析海量數據提供了有效手段。數據挖掘定義與背景數據挖掘應用領域醫療領域社交媒體疾病預測、藥物研發、醫療數據分析等。用戶畫像、情感分析、輿情監測等。金融領域電子商務其他領域信用評分、欺詐檢測、股票市場分析等。用戶行為分析、商品推薦、營銷策略制定等。智能交通、環境保護、能源管理等。深度學習算法卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。時間序列分析算法ARIMA模型、LSTM神經網絡等。關聯規則挖掘算法Apriori、FP-Growth等。分類算法決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等。聚類算法K-means、層次聚類、DBSCAN等。數據挖掘常用算法商業智能分析基礎02商業智能（BusinessIntelligence，BI）是一種運用數據倉庫、在線分析和數據挖掘等技術來處理和分析數據的技術，旨在幫助企業更好地了解市場、客戶和業務運營情況，從而做出更明智的決策。商業智能定義商業智能經歷了從報表、查詢、在線分析處理（OLAP）到數據挖掘等階段的發展，逐漸從簡單的數據處理向智能化、預測性分析轉變。發展歷程商業智能概念及發展歷程數據倉庫數據處理數據可視化數據分析工具商業智能系統架構與組成01020304存儲和管理企業歷史數據的數據庫系統，為商業智能提供數據基礎。包括數據清洗、整合、轉換等過程，確保數據質量和一致性。通過圖表、儀表板等方式將數據呈現出來，便于用戶理解和分析。提供數據挖掘、統計分析等功能，幫助用戶發現數據中的規律和趨勢。商業智能在企業中應用價值通過實時、準確的數據分析，幫助企業快速響應市場變化，提高決策效率。通過對業務數據的分析，發現流程中的瓶頸和問題，進而優化業務流程。通過深入了解市場和客戶需求，提供個性化產品和服務，增強市場競爭力。通過數據分析和預測，優化資源配置和降低成本支出。提升決策效率優化業務流程增強市場競爭力降低運營成本數據預處理技術與方法03通過刪除、填充或插值等方法處理數據中的缺失值。缺失值處理異常值檢測與處理數據去重利用統計方法、箱線圖等手段識別并處理數據中的異常值。根據業務需求和數據特點，采用精確匹配或模糊匹配等方法去除重復數據。030201數據清洗與去重技術利用統計檢驗、信息增益、相關系數等方法評估特征重要性，選擇對模型有貢獻的特征。特征選擇通過主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等手段，將原始特征轉換為新的特征表示，降低特征維度或提高特征質量。特征提取根據業務理解和數據特點，構造新的特征，以捕捉更多有用信息。特征構造特征選擇與提取方法

文本處理技術文本清洗去除文本中的標點符號、停用詞、特殊符號等無關信息，提高文本質量。分詞技術采用基于規則或統計的分詞方法，將連續文本切分為單詞或詞組。文本表示將文本轉換為向量表示，如詞袋模型（BagofWords）、TF-IDF、Word2Vec等，以便進行后續的文本分析和挖掘。關聯規則挖掘與序列模式分析04描述數據項之間在事務數據庫中的有趣聯系，形如X→Y的蘊含式，其中X和Y是不相交的項集。關聯規則定義支持度與置信度Apriori算法FP-Growth算法支持度反映項集在事務數據庫中出現的頻率，置信度則衡量關聯規則的可信程度。通過逐層搜索的迭代方法找出事務數據庫中的頻繁項集，以生成關聯規則。采用分而治之的策略，通過構造FP樹來挖掘頻繁項集，無需生成候選項集，效率更高。關聯規則基本概念及算法原理描述事務數據庫中項集之間的有序關系，形如<X,Y>的序列，其中X和Y是項集且X在Y之前發生。序列模式定義時間間隔用于定義序列中相鄰項集之間的時間限制，滑動窗口則用于限制序列的總時長。時間間隔與滑動窗口類似于Apriori算法，通過逐層搜索找出頻繁序列模式，但需要考慮時間間隔和滑動窗口的約束。GSP算法采用前綴共享的思想，通過構造前綴樹來挖掘頻繁序列模式，無需生成候選序列，效率更高。FreeSpan算法序列模式基本概念及算法原理風險預警與防范在金融、安全等領域，通過挖掘異常交易、異常行為等數據的關聯規則和序列模式，實現風險預警和防范。購物籃分析通過挖掘顧客購物籃中的關聯規則，發現商品之間的關聯關系，為商品擺放、促銷策略等提供決策支持。客戶行為分析通過分析客戶在網站或APP上的點擊流數據，挖掘序列模式，發現客戶的興趣偏好和行為習慣，為個性化推薦和精準營銷提供依據。市場趨勢預測結合關聯規則和序列模式挖掘結果，分析市場需求的動態變化，預測未來市場趨勢，為企業制定市場策略提供參考。關聯規則與序列模式在商業中應用案例分類與預測模型構建及評估方法05通過樹狀結構對數據進行分類，常用算法有ID3、C4.5和CART。在高維空間中尋找最優超平面，使得不同類別數據間隔最大。分類模型構建方法及評估指標支持向量機（SVM）決策樹基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。樸素貝葉斯根據數據點之間的距離進行分類。K近鄰（KNN）分類模型構建方法及評估指標010204分類模型構建方法及評估指標準確率（Accuracy）：正確分類的樣本占總樣本的比例。精確率（Precision）：真正例占預測為正例的比例。召回率（Recall）：真正例占實際為正例的比例。F1分數：精確率和召回率的調和平均值。03線性回歸通過最小化預測值與真實值之間的平方誤差來擬合數據。邏輯回歸用于二分類問題，通過sigmoid函數將線性回歸輸出映射到[0,1]區間。預測模型構建方法及評估指標預測模型構建方法及評估指標神經網絡模擬人腦神經元連接方式的計算模型，用于復雜非線性問題。時間序列分析針對時間序列數據，如ARIMA、LSTM等模型進行預測。衡量預測值與真實值之間誤差的平方的平均值。均方誤差（MSE）MSE的平方根，更直觀地反映誤差大小。均方根誤差（RMSE）預測模型構建方法及評估指標平均絕對誤差（MAE）預測值與真實值之間絕對誤差的平均值。R方值（R-squared）衡量模型擬合優度的指標，值越接近1表示模型擬合越好。預測模型構建方法及評估指標客戶細分信用評分銷售預測推薦系統分類與預測在商業中應用案例通過分類模型識別不同客戶群體的特征和行為模式，實現個性化營銷和服務。基于歷史銷售數據和其他相關信息，構建預測模型預測未來銷售趨勢，指導庫存管理和供應鏈優化。利用歷史數據構建預測模型，評估借款人的信用風險，輔助貸款決策。結合用戶歷史行為、興趣偏好等信息，構建分類或預測模型，為用戶提供個性化的產品或服務推薦。聚類分析與異常檢測技術應用06常見聚類算法K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類分析定義將數據對象分組成為多個類或簇，使得同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而不同簇中的對象則相異度較大。算法原理通過迭代優化目標函數，使得同一簇內對象間距離最小化，不同簇間距離最大化。聚類分析基本概念及算法原理識別數據集中與大多數數據顯著不同的異常數據點。異常檢測定義基于統計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法等。常見異常檢測算法通過構建正常數據的模型，并設定閾值來判斷數據點是否為異常點。算法原理異常檢測基本概念及算法原理通過聚類分析將客戶分成不同的群體，以便針對不同群體制定個性化的營銷策略。客戶細分利用異常檢測技術識別信用卡交易中的欺詐行為，保障客戶資金安全。信用卡欺詐檢測通過聚類分析識別供應商之間的相似性和差異性，優化供應鏈管理和采購策略。供應鏈優化利用異常檢測技術監測網絡流量中的異常模式，及時發現并應對網絡攻擊行為。網絡入侵檢測聚類分析與異常檢測在商業中應用案例數據可視化與報表呈現技巧0703數據可視化適用場景數據分析、數據報告、數據展示等。01數據可視化定義將數據通過圖形、圖像等視覺元素進行展示，以便更直觀、易理解地傳達數據信息。02常見數據可視化工具Excel、Tableau、PowerBI、D3.js等。數據可視化基本概念及工具介紹報表設計原則合理利用空間、保持一致性、避免過度裝飾。報表布局技巧數據呈現方法交互設計01020403增加報表交互性，如篩選、排序、鉆取等，提高用戶體驗。簡潔明了、重點突出、易于理解。使用圖表、表格、指標卡等多元化展