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数据挖掘概论(一)——总述


  • 一、数据挖掘的含义:
  • 从大量数据撷取不明显、之前未知、可能有用的知识。
  • 二、特征工程流程:
  • 构建、选择、转化、自学习。
  • 三、NLP流程:
  • 1、(英文)字根还原,~ing与~ed。
  • 2、(中文)分词与词性的标注。
  • 3、关键词提取。
  • 4、文本非结构数据——结构化。
  • 四、决策树包含:
  • 分类树与回归树。
  • 五、数据挖掘解决如下几类问题:
  • 1、自动机器学习。
  • 2、类别不均衡的问题。
  • 3、半监督学习。
  • 4、模型优化
  • 六、实际案例:
  • 1、信用风险预测:
  • 比如说发现80%盗刷用户,第一笔交易小于1元;之后再找相关专业人士一起分析是否成立;
  • 解决措施:先封锁风险高的卡户,之后用户打电话来询问,确认身份后无问题后,再解除封锁基于开通。
  • 2、零售业:
  • 分析不同用户群体,对哪些产品感兴趣。
  • 3、政府部门:
  • 应用数据挖掘。
  • 七、数据挖掘的历程:
  • 1、1960s:数据搜集(软盘、硬盘、磁盘)
  • 2、1980s:数据查询(SQL)
  • 3、1990s:数据统计(OLAP)——数仓,快速数据统计,分析整体指标
  • 4、2000s:数据分析、挖掘。(精确到每一个用户)

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大神点评3

我i舞飞 2024-3-13 16:00:32 显示全部楼层
楼猪V5啊
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传说中的沙发???哇卡卡
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fs0831 2024-3-14 13:19:02 显示全部楼层
占坑编辑ing
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