作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、移动互联网、物联网等新型通信技术的广泛应用和普及，越来越多的人开始将其作为数据源，生成海量的数据。这些数据既包括来自各类传感器的数据，也包括用户行为日志、社交网络数据、搜索引擎关键词数据、电子邮箱等非结构化数据。这些数据的处理、分析和挖掘对于了解客户需求、优化业务运营、改善服务质量至关重要。而对于很多从事计算机视觉、模式识别、自然语言处理、推荐系统等领域的科研工作者来说，在进行数据挖掘任务时常常会遇到很多困难。为了帮助大家解决数据挖掘过程中遇到的问题，本书根据实际经验编写，并结合作者多年从事机器学习和深度学习相关工作经验，力求用通俗易懂的语言阐述最新的机器学习方法和算法，同时重点介绍实践中可能遇到的一些问题和挑战。 本书共分六章，主要内容如下：
- 概览：介绍了数据挖掘的基本概念、分类、方法、评价指标和应用场景。
- 数据预处理：介绍了如何收集、清洗和准备数据，如缺失值处理、异常值检测、数据集划分、特征抽取等技术。
- 特征工程：介绍了如何利用特征工程技术提升模型效果，如特征选择、降维、正则化、交叉验证等技术。
- 模型构建：介绍了基于树形结构的决策树、支持向量机、神经网络、聚类、关联规则和随机森林等模型构建方法。并对每种模型给出了一些典型案例。
- 模型评估：介绍了常用的模型评估指标，如准确率、召回率、F1-Score、ROC曲线等性能评估指标；还有模型调参的方法，如网格搜索法、贝叶斯调参、随机搜索法等。
- 总结与展望：梳理了数据挖掘的一些主要研究方向和未来的发展方向。
本书不仅适用于数据科学相关人员，也适用于机器学习、深度学习从业人员。希望通过本书的学习，读者可以快速上手数据挖掘技术，有效地分析和挖掘复杂的业务数据。
2.数据挖掘概述
2.1 数据挖掘介绍
数据挖掘(Data mining)是一种基于计算机技术的进行分析、处理和发现有价值的信息的过程，它通常需要处理大量的数据、提取有效信息、归纳和表达这些信息以便于人们理解和行动。其目的是按照一定模式对已知或未知的事务产生的大量数据进行分析、识别、分类、预测或总结出隐藏在数据中的规律性、模式、关联关系等。
数据挖掘可以用于以下几方面：
- 探索性数据分析：对大量数据进行探索性分析，找寻有意义的模式、发现潜藏的信号、分析数据之间的联系与区别。
- 预测分析：利用数据挖掘模型预测、分类、聚类和关联关系等任务。
- 优化产品和服务：利用数据挖掘技术开发更加精准、更具竞争力的产品和服务。
- 客户分析：通过分析用户行为习惯、消费习惯、兴趣爱好等数据，获取用户喜好偏好，为公司提供更好的服务。
- 金融风险管理：通过数据挖掘技术对交易数据进行分析，判断出风险高的股票，并进行风险控制。
- 医疗健康管理：通过数据挖掘技术对医疗诊断数据进行分析，识别患者症状，针对性地开展治疗，提高患者就诊成功率。
2.2 数据挖掘的定义
数据挖掘的定义由3个要素组成：数据、挖掘、知识。其中，“数据”表示来自不同源头、不同类型的数据；“挖掘”是指分析、归纳、整理、提炼数据的过程，目的是发现和揭示数据的内在含义、模式和规律；“知识”则是指对分析结果进行解释、应用、推广等的一系列操作，即将挖掘所得的有效信息转化为可执行的商业决策或解决方案。
2.3 数据挖掘的分类
数据挖掘按任务类型、数据来源及分析目的，可以分为以下五大类：
- 文本挖掘：使用文本数据进行分析和挖掘。例如：数据采集、搜索日志、Web文档检索、垃圾邮件过滤等。
- 图像挖掘：使用图像数据进行分析和挖掘。例如：人脸识别、图像摘要、图像分类、图片搜索、对象识别、视频监控等。
- 序列挖掘：使用时间序列数据进行分析和挖掘。例如：运动轨迹分析、车流量预测、股票市场分析等。
- 结构挖掘：使用结构化数据进行分析和挖掘。例如：电信呼叫数据分析、航空航天数据分析、物流订单数据分析等。
- 半结构化数据挖掘：使用半结构化数据进行分析和挖掘。例如：豆瓣影评数据分析、微博热点分析等。
2.4 数据挖掘的应用场景
数据挖掘可以应用于以下场景：
- 发现模式和趋势：对历史数据进行统计分析、机器学习算法训练、聚类分析、关联分析，发现隐藏在数据中的模式和规律，进行数据预测、风险评估、异常检测等。
- 提供建议：基于挖掘分析的结果，为企业提供业务支持、产品建议、销售额预测、服务质量优化、创新产品研发等建议。
- 反馈系统：通过分析用户行为、订单数据、网络日志、社交媒体数据、贴吧帖子等，实现智能客服、个性化推荐、商品排序、支付分析等功能。
- 制造业生产控制：对工厂设备、生产线的运行情况进行监控，提前做好保障措施，避免出现故障；对制造工艺的自动化程度进行建模，精准掌握产品质量与效率间的关系，为制造节约成本，提高生产效率。
3.数据预处理
3.1 数据预处理的作用
数据预处理的目的就是使得数据具有良好的质量和结构，以便后续的数据挖掘任务能够顺利进行。数据预处理分为三个阶段：数据收集、数据清洗、数据转换和规范化。
收集数据
数据的收集是指从各种渠道（数据库、文件、API接口、爬虫等）获取原始数据。
数据收集有两种方式：定期采集和实时采集。定期采集意味着频繁的收集，实时采集意味着满足实时要求。一般情况下，数据越老，获取成本越高，因此，定期收集的数据占据主导地位，但当数据过时或者更新速度慢时，实时数据就会受到更多关注。
清洗数据
数据清洗是指对原始数据进行检查、修正、过滤、合并、转换等操作，确保数据质量与完整性。
数据清洗涉及到的基本操作有：
- 字段标准化：将所有字段统一成同一个格式，便于后续的分析。
- 缺失值处理：将缺失的值补充进去，保证数据质量。
- 异常值检测：发现数据中的异常值，用一些统计模型判断是否应该删除掉。
- 重复记录处理：对于相同的记录，只保留一条。
- 字段拆分：如果某个字段存在多个值，可以将其拆分成不同的列。
- 字段合并：将两个相似的字段进行合并，方便后续分析。
- 数据转换：将某些字段进行转换，如时间戳转换、编码转换等。
- 数据校验：检查数据是否符合规则，防止数据污染。
数据转换与规范化
数据转换与规范化是指将数据转换为标准形式或计算出所需的参数，以便进行后续的分析。数据转换与规范化可以提高数据质量、便于分析。
数据转换与规范化涉及到的基本操作有：
- 标准化：将数据转换为均值为0，方差为1的分布，便于后续的机器学习算法处理。
- 分箱：将连续变量离散化为几个离散的箱，便于后续分析。
- 归一化：将数据映射到0~1之间，便于后续的比较。
- 编码转换：将标签进行编码，比如将不同的类别转换为数字，便于机器学习算法处理。
3.2 数据预处理的方法
数据预处理的方法主要有四种：
- 规则化：通过一定的规则或算法将数据转换为标准形式。
- 编码：将标签进行编码，将文本转换为数字、将日期转换为数字。
- 分割：将数据集按照比例划分为训练集、测试集、验证集。
- 数据变换：对数据进行变换，如归一化、标准化、正态分布变换等。
4.特征工程
4.1 特征工程简介
特征工程是从原始数据中提取有意义的特征，创建有效的机器学习模型的过程。特征工程有助于提升模型的预测能力、降低数据噪声、提升模型的鲁棒性，为模型提供更优质的数据。
4.2 特征工程的作用
特征工程的作用有三点：
- 为机器学习模型的训练和预测提供有用的输入数据。
- 通过特征选择、组合、转换等方式增加模型的非线性，提升模型的鲁棒性。
- 对数据进行归一化、标准化、编码等操作，将数据变得更容易被机器学习算法处理。
4.3 特征工程的原则
特征工程有三个基本原则：
能够代表真实世界的问题或目标，而不是机器学习算法中的概念和假设。
需要考虑到特征工程中使用的算法的实际限制，如内存、计算资源、模型的限制等。
不能单独依赖于某一种算法或模型，只能在其他算法或模型之前或之后使用。
4.4 特征工程的流程
特征工程的流程一般分为以下几步：
需求明确：清晰地知道要解决什么问题，以及这个问题要解决的方式是什么？
数据收集：获得数据，包括已有的结构化数据和未来的数据来源。
数据探索与初步处理：进行数据的探索，看看有哪些特征值是可以用作特征工程的。
特征选择与抽取：选择那些可以用来训练机器学习模型的特征，并进行特征抽取。
数据转换与编码：将数据转换为数值形式，使得机器学习模型可以接受。
数据归一化与标准化：对数据进行归一化或标准化，让数据处于相同的尺度。
特征交叉：将特征交叉后的新特征加入到数据中，增强特征的多样性。
特征降维：将数据降维到一个合适的维度，减少特征数量，减少数据的冗余。
特征工程模型评估：对特征工程后的特征进行模型评估，以确定是否达到了预期的效果。
测试集的选择：将数据分成训练集、测试集、验证集，进行模型的最终评估。