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陈剑

prthon数据挖掘建模全流程

陈剑 / 企业信息化领域资深讲师

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课程大纲

课程大纲

一、 数据分析和挖掘概述

1. 什么是数据分析

2. 什么是数据挖掘

3. 数据分析的常用工具

4. 数据挖掘的常用工具

5. 数据挖掘全流程简介

二、 数据预处理

在错误的数据上分析,只能得到错误的结果。

1. 数据清洗

2. 归一化处理

3. 虚拟化变量

4. 不平衡样本处理

三、 特征选择

当收集的数据有大量特征的时候,哪些特征才是有效特征,哪些特征更重要?

1. 过滤法:单变量特征选择

2. 包装法:递归特征消除

3. 维度压缩:主成分分析

四、 常用算法讲解

学习挖掘项目中常用的算法。

1. 卡方检验

2. 回归分析

3. K-Means聚类

4. CART

5. SVM

6. 神经网络

7. 协同推荐

五、 模型优化

模型输出结果不佳的时候,如何对模型进行优化?

1. 参数优化,寻找**参数

2. 使用集成算法提升模型的准确度和稳定性

a) Bagging

b) Boosting

c) Stacking

3. 集成算法实现

a) 随机森林

b) Xgboost

c) 自定义Stacking

六、 报告

模型的结果如何评估,以及如何呈现

1. 模型评估

2. 报告格式

3. 可视化呈现

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