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数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点，数据挖掘概念，方法，分类，聚类，关联规则，时间序列分析

数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点，数据挖掘概念，方法，分类，聚类，关联规则，时间序列分析

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲

文章目录

  • 数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点，数据挖掘概念，方法，分类，聚类，关联规则，时间序列分析
    • @[TOC](文章目录)
  • 数据挖掘定义
  • 数据挖掘的分类
  • 数据挖掘的过程
  • 数据挖掘的研究方法
  • 分类算法：概念，方法，决策树
  • 决策树
  • 基于信息增益的ID3算法
  • 基于信息增益率的C4.5算法
  • 基于基尼系数Gini系数的CART算法
  • 聚类的概念
  • 聚类的方法
  • 层次聚类
  • 总结

数据挖掘定义

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数据挖掘的分类

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数据挖掘的过程

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净化，将异常数据去除
集成，统一
变换，转换编码
归约，降维，降低数据量

数据才是最重要的吧？
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可视化结果，好说
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数据挖掘的研究方法

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A,B,C，y=f（A,B,C）
回归分析
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分类算法：概念，方法，决策树

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比如
按照成绩分组学生
90以上：优秀
80-90：良好
60-80：及格
60以下：垃圾

这就是分类
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分别分开

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决策树

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反正每个节点都要满足条件，各个特征就会区分开

在这里插入图片描述
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基于信息增益的ID3算法

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其余特征了，OK的吧
这能听懂？

基于信息增益率的C4.5算法

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基于基尼系数Gini系数的CART算法

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二叉树哦

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10个训练集
6个是，4个否
则总的基尼系数

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三种分组情况，看看谁基尼系数更小呢？
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天气这种最合适
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第一次分叉

继续，对晴和阴雨划分
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再看左边
只看别的仨特征
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俩都行的
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右边的话
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每一个特征都是二叉树
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这样按照不同的特征就组合分开了，这就决策树
美滋滋了

预测阶段
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按照规则划分即可

这样就搞定了决策树
怎么说

如果样本量太少，肯定没法训练
样本需要足够大，才能训练出来哦

聚类的概念

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聚类的方法

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可是聚类是不知道有多少类的
骚

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层次聚类

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举例
考察业绩——年盈利额

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这就是基于层次聚类了
骚吧

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反过来，就是分裂
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合体
done

总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他