前言

無(wú)論是傳統(tǒng)行業(yè)，還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。掌握數(shù)據(jù)，就是掌握規(guī)律。當(dāng)你了解了市場(chǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)它進(jìn)行分析，就可以得到市場(chǎng)規(guī)律。當(dāng)你掌握了產(chǎn)品自身的數(shù)據(jù)，對(duì)它進(jìn)行分析，就可以了解產(chǎn)品的用戶來(lái)源、用戶畫像等等。所以說(shuō)數(shù)據(jù)是個(gè)全新的視角。

當(dāng)我們談?wù)摂?shù)據(jù)分析的時(shí)候，都在講些什么呢？這里可以把數(shù)據(jù)分析分成三個(gè)重要的組成部分。

數(shù)據(jù)采集：它是我們的原材料，也是最“接地氣”的部分，因?yàn)槿魏畏治龆家袛?shù)據(jù)源。

數(shù)據(jù)挖掘：它可以說(shuō)是最“高大上”的部分，也是整個(gè)商業(yè)價(jià)值所在。之所以要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就是要找到其中的規(guī)律，來(lái)指導(dǎo)我們的業(yè)務(wù)。因此數(shù)據(jù)挖掘的核心是挖掘數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，也就是我們所談的商業(yè)智能 BI。

數(shù)據(jù)可視化：它可以說(shuō)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域中萬(wàn)金油的技能，可以讓我們直觀地了解到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

在這個(gè)專欄中，我們主要學(xué)習(xí)第二個(gè)部分：數(shù)據(jù)挖掘算法，一定程度上，也可以稱為機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

一、數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程可以分成以下 6 個(gè)步驟：

商業(yè)理解：數(shù)據(jù)挖掘不是我們的目的，我們的目的是更好地幫助業(yè)務(wù)，所以第一步我們要從商業(yè)的角度理解項(xiàng)目需求，在這個(gè)基礎(chǔ)上，再對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)進(jìn)行定義。

數(shù)據(jù)理解：嘗試收集部分?jǐn)?shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，包括數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證等。這有助于你對(duì)收集的數(shù)據(jù)有個(gè)初步的認(rèn)知。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)集成等操作，完成數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備工作。

模型建立：選擇和應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘模型，并進(jìn)行優(yōu)化，以便得到更好的分類結(jié)果。

模型評(píng)估：對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，并檢查構(gòu)建模型的每個(gè)步驟，確認(rèn)模型是否實(shí)現(xiàn)了預(yù)定的商業(yè)目標(biāo)。

上線發(fā)布：模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到金礦，也就是我們所說(shuō)的“知識(shí)”，獲得的知識(shí)需要轉(zhuǎn)化成用戶可以使用的方式，呈現(xiàn)的形式可以是一份報(bào)告，也可以是實(shí)現(xiàn)一個(gè)比較復(fù)雜的、可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如果是日常運(yùn)營(yíng)的一部分，那么后續(xù)的監(jiān)控和維護(hù)就會(huì)變得重要。

簡(jiǎn)易版

二、算法分類

2.1 按照不同的目的，將常見(jiàn)的算法分成如下幾類：

分類算法：k-近鄰算法（KNN）、決策樹（ID3，C4.5，CART）、樸素貝葉斯（Naive Bayes）、隨機(jī)森林、邏輯回歸、SVM、Adaboost、CART

回歸算法：線性回歸、嶺回歸

聚類算法：K-Means、EM

關(guān)聯(lián)分析：Apriori

連接分析：PageRank

2.2 也可以分成：監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)。

在具體介紹前，先簡(jiǎn)述一下數(shù)據(jù)集的構(gòu)成，即：特征值 + 目標(biāo)值；但有些數(shù)據(jù)集是可以沒(méi)有目標(biāo)值的。

根據(jù)有無(wú)目標(biāo)值，就可以分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)，輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值和目標(biāo)值所組成。輸出可以是一個(gè)連續(xù)的值(稱為回歸)，或是輸出是有限個(gè)離散值(稱為分類)。

分類：k-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機(jī)森林、邏輯回歸 等；

回歸：線性回歸、嶺回歸 等；

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，輸入數(shù)據(jù)僅是由特征值所組成；如：聚類 k-means 等。

三、特征工程

在正式介紹特征工程前，先來(lái)看看以下幾個(gè)問(wèn)題：

Q1：為什么需要特征工程(Feature Engineering)？

業(yè)界廣泛流傳，數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個(gè)上限而已。

Q2：什么是特征工程？

特征工程，是使用專業(yè)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，使得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的作用的過(guò)程。Q3：特征工程的位置與數(shù)據(jù)比較

• pandas：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理；
• sklearn：對(duì)于特征的處理提供了強(qiáng)大的接口。

Q4：特征工程主要包含的內(nèi)容

特征抽取、特征預(yù)處理、特征降維；

在正式介紹特征工程之前，先來(lái)簡(jiǎn)單介紹下數(shù)據(jù)集：

3.1 可用數(shù)據(jù)集

Kaggle網(wǎng)址：https://www.kaggle.com/datasets

• 特點(diǎn)：大數(shù)據(jù)競(jìng)賽平臺(tái)、數(shù)據(jù)量巨大；

UCI數(shù)據(jù)集網(wǎng)址：http://archive.ics.uci.edu/ml/

• 特點(diǎn)：收錄了360個(gè)數(shù)據(jù)集，覆蓋科學(xué)、生活、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量幾十萬(wàn)；

scikit-learn網(wǎng)址：https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets

• 特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量較小、方便學(xué)習(xí)；

......

3.1.1 Scikit-learn 工具介紹

Python語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，包括許多知名的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)，文檔完善，容易上手，豐富的API。

# 安裝包 pip install Scikit-learn

包含內(nèi)容：

3.1.2 獲取sklearn自帶的數(shù)據(jù)集API

3.1.3 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集會(huì)劃分為兩個(gè)部分：

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：用于訓(xùn)練，構(gòu)建模型；
• 測(cè)試數(shù)據(jù)：在模型檢驗(yàn)時(shí)使用，用于評(píng)估模型是否有效；

劃分比例：測(cè)試集一般在20%-30%，不傳參，默認(rèn)25%；

API剖析

數(shù)據(jù)集劃分案例

本篇，先寫到這里吧！下一篇：特征工程介紹；

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘算法_算法篇(01) 数据挖掘算法初探的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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