#Python3组数据挖掘实战总结#

数据挖掘实战课程

章节1 课时2

定义

Data mining, DM

大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。

• 案例：啤酒与尿布

• 可视化

• 算法

• 数据库

• 机器学习

• 统计学

• 市场营销

• 其他学科

数据挖掘工程师往往是熟悉和理解业务的人

数据挖掘 VS 数据分析

• 分析重统计，挖掘偏预测
• 分析[现状、原因、预测]
• 挖掘[分类、聚类、关联、预测]
• 分析[对比、分组、交叉、回归]
• 挖掘[决策树、审计网络、关联规则、聚类分析]
• 分析[指标统计量]
• 挖掘[输出模型或规则]

模型VS规则

• 模型：Y=f(X)
• 规则：Y={y|age>30 & income>10000}

算法则是求解模型的步骤与方法

章节1 课时3

常见问题

商业角度的问题->数据挖掘

• 用户流失，促销活动 -> 分类
• 目标市场 -> 聚类
• 交叉销售 -> 关联
• 未来销量 -> 预测

各方法特点

• 分类：有监督学习，已知目标分类的样本训练

• 决策树、贝叶斯、KNN等
• 用户流失，促销响应等

• 聚类：无监督，物以类聚的思想

• 层次、网格、密度等
• 目标市场细分、现有客户细分等

• 关联：无监督,别称购物篮分析,识别频繁发生的模式

• Aprior、Carma、序列
• 交叉销售

• 预测：有监督学习

• 线性回归、时间序列
• 气温、GDP、收入、用户数预测等

章节1 课时4

CISP-DM

1. 商业理解

• 确定商业目标：商业背景，成功标准
• 确定挖掘目标：口径，数据，维度，成功标志
• 制定项目方案：算法，时间安排

2. 数据理解

• 收集
• 描述
• 探索
• 质量描述

3. 数据准备

• 导入、抽取、清洗、合并、变量计算

4. 模型构建

• 训练集，验证集
• 建模技术
• 建立模型
• 模型对比

5. 模型评估

• 技术层面：设计对照组比较；评估指标要设计合理[命中率、覆盖率、提升度]
• 业务经验

6. 模型部署

• 营销过程跟踪
• 观察模型衰退变化
• 引入新的特征优化模型
• 程序固化

章节2 课时5

文本挖掘

案例

常用词汇统计

语料库

待分析文档的集合

• 通过循环将路径全部读入

filePaths = []
for root, dirs, files in os.walk(
    "D:\\PDM\\2.1\\SogouC.mini\\Sample"
):
    for name in files:
        filePaths.append(os.path.join(root, name))

章节2 课时6

中文分词

• jieba

利用命令行pip install jieba即可

• jieba.cut('我在用文本分析')
• jieba.add_word('文本分析')

增加自定义分词，词库构建

• jieba.load_userdict()

章节2 课时7

词频统计

• 词频：Term Frequency

dataframe.groupby()

• 词云
• 无效词语的过滤

• 最终统计剔除~isin(stopwords)
• 分词时直接剔除

章节2 课时8

词云绘制

• 词云：图形化表达词频
• word cloud

章节2 课时9

词云梅花

• 词云配合形状

• 准备好词频数据

wordcloud
mask

• 调整图片质量，尺寸

章节2 课时10

关键词提取

jieba.analyse.extract_tags(content, topK)

章节2 课时11

关键词提取原理

TF-IDF原理

• 词频TF
• 逆文档频率（权重）,log(文档综述/(包含该词的文档数+1) IDF
• TF-IDF = TF * IDF

文档向量化

• d_m 文档
• w_n 分词
• f_{ij}: 第i篇文章，分词j出现的次数

正则表达式

import re
re.complile(u'[\u400-u9fa5]+')

章节2 课时12

sklearn

scikit-learn, bsd-开源许可

• 利用空格人工先做分词，仿照英文
• 保留最短长度：中文单字可成词
• sort by TF-IDF方法
• 向量化：sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer
• TF-IDF计算：sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer

章节2 课时13

相似文章推荐

推荐

• 好的人+事物，相似推荐+协同过滤推荐
• 相似推荐：用户表现出对某人/物的兴趣，为它推荐类似的人/物--人以群分，物以类聚
• 协同过滤：已有用户群历史的行为与偏好，预测当前用户的偏好

理论依据：余弦相似度

• pairwise_distance

章节2 课时14

自动摘要

短文，全面准确反映

• 原理：类似余弦定理
• 算法：

• 获取到需要摘要的文章
• 对该文章进行词频统计
• 对该文章进行分句(跟进标点)
• 计算分句与文章之间的余弦相似度
• 取相似度最高的分句，作为文章的摘要

章节3 课时15

• 相关系数

关联程度的基本测度之一

• 相关分析基本特征

• 方向：正、负相关
• 量级：低度(0,0.3) 中度 [0.3,0.8) [0.8,1]

numpy.corrcoef(X,Y)