第8章 数据泛化讲解

数据分析与数据挖掘学习指南第1章数据分析基础 (5)1.1 数据与信息 (5)1.1.1 数据的概念 (5)1.1.2 信息的概念 (5)1.1.3 数据与信息的关系 (5)1.2 数据分析概述 (5)1.2.1 数据分析的定义 (5)1.2.2 数据分析的目标 (5)1.2.3 数据分析的方法 (5)1.3 数据类型与数据结构 (5)1.3.1 数据类型 (5)1.3.2 数据结构 (5)1.3.2.1 集中式数据结构 (5)1.3.2.2 分布式数据结构 (6)1.3.2.3 非结构化数据结构 (6)1.3.2.4 半结构化数据结构 (6)第2章数据预处理 (6)2.1 数据清洗 (6)2.1.1 缺失值处理 (6)2.1.2 异常值检测与处理 (6)2.1.3 重复数据删除 (6)2.1.4 数据一致性检查 (6)2.2 数据集成 (6)2.2.1 数据集成方法 (6)2.2.2 数据集成过程中的问题与解决方案 (7)2.2.3 数据集成工具与技术 (7)2.3 数据变换 (7)2.3.1 数据规范化 (7)2.3.2 数据离散化 (7)2.3.3 数据聚合 (7)2.3.4 特征构造与选择 (7)2.4 数据规约 (7)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据采样 (7)2.4.4 数据索引与划分 (7)第3章数据可视化与摸索性数据分析 (7)3.1 数据可视化基础 (8)3.1.1 数据可视化的概念与意义 (8)3.1.2 数据可视化的基本原则 (8)3.1.3 数据可视化工具 (8)3.2 常见数据可视化方法 (8)3.2.1 折线图与曲线图 (8)3.2.2 柱状图与条形图 (8)3.2.3 饼图与环形图 (8)3.2.4 散点图与气泡图 (8)3.2.5 热力图与地图 (8)3.3 摸索性数据分析 (8)3.3.1 摸索性数据分析的概念与意义 (8)3.3.2 数据分布分析 (9)3.3.3 数据关联分析 (9)3.3.4 数据分组与聚合 (9)3.3.5 异常值分析 (9)第4章数据挖掘概述 (9)4.1 数据挖掘的概念与任务 (9)4.1.1 数据挖掘的定义 (9)4.1.2 数据挖掘的任务 (9)4.2 数据挖掘的过程与方法 (10)4.2.1 数据准备 (10)4.2.2 数据挖掘 (10)4.2.3 结果评估与知识表示 (10)4.3 数据挖掘的应用领域 (10)4.3.1 金融领域 (10)4.3.2 医疗领域 (10)4.3.3 电子商务 (10)4.3.4 能源领域 (11)4.3.5 社交媒体 (11)第5章关联规则挖掘 (11)5.1 关联规则基础 (11)5.1.1 关联规则的定义与基本概念 (11)5.1.2 关联规则的度量标准 (11)5.1.3 关联规则挖掘的基本步骤 (11)5.2 Apriori算法 (11)5.2.1 Apriori算法原理 (11)5.2.2 Apriori算法的实现 (11)5.2.3 Apriori算法的功能分析 (11)5.3 FPgrowth算法 (12)5.3.1 FPgrowth算法原理 (12)5.3.2 FPgrowth算法的实现 (12)5.3.3 FPgrowth算法的功能分析 (12)5.4 关联规则的应用 (12)5.4.1 市场购物篮分析 (12)5.4.2 电信客户关系管理 (12)5.4.3 生物信息学 (12)5.4.4 网络日志挖掘 (12)第6章分类与预测 (12)6.1 分类与预测概述 (12)6.2 基于距离的分类方法 (13)6.3 基于概率的分类方法 (13)6.4 预测模型评估与优化 (13)第7章聚类分析 (13)7.1 聚类分析概述 (13)7.2 层次聚类法 (14)7.2.1 单聚类算法 (14)7.2.2 全聚类算法 (14)7.2.3 平均聚类算法 (14)7.2.4 系谱聚类算法 (14)7.3 划分聚类法 (14)7.3.1 Kmeans算法 (14)7.3.2 Kmedoids算法 (14)7.3.3 ISODATA算法 (14)7.3.4 CLARANS算法 (14)7.4 密度聚类法 (14)7.4.1 DBSCAN算法 (14)7.4.2 OPTICS算法 (14)7.4.3 DENCLUE算法 (14)7.4.4 CLIQUE算法 (14)第8章时间序列分析与预测 (14)8.1 时间序列基础 (14)8.1.1 时间序列的定义与特征 (15)8.1.2 时间序列的数据预处理 (15)8.1.3 时间序列的图形表示 (15)8.2 平稳时间序列分析 (15)8.2.1 平稳时间序列的定义与性质 (15)8.2.2 自相关函数与偏自相关函数 (15)8.2.3 自回归模型（AR） (15)8.2.4 移动平均模型（MA） (15)8.2.5 自回归移动平均模型（ARMA） (15)8.3 非平稳时间序列分析 (15)8.3.1 非平稳时间序列的定义与性质 (15)8.3.2 差分法 (16)8.3.3 自回归积分滑动平均模型（ARIMA） (16)8.4 时间序列预测方法 (16)8.4.1 单步预测与多步预测 (16)8.4.2 递推预测 (16)8.4.3 集成学习方法在时间序列预测中的应用 (16)8.4.4 神经网络在时间序列预测中的应用 (16)第9章文本挖掘与自然语言处理 (16)9.1 文本挖掘概述 (16)9.2 词频分析与TFIDF (16)9.3 文本分类与情感分析 (17)9.4 主题模型与词嵌入 (17)第10章综合案例分析与实践 (17)10.1 数据分析项目流程 (17)10.1.1 项目启动与需求分析 (17)10.1.2 数据收集与预处理 (17)10.1.3 数据分析方法选择与实施 (17)10.1.4 结果分析与可视化展示 (17)10.1.5 结论与建议 (17)10.1.6 项目总结与维护 (17)10.2 常见数据分析工具与框架 (17)10.2.1 数据处理工具：Python、R、SQL (17)10.2.2 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Matplotlib (17)10.2.3 机器学习框架：Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch (17)10.2.4 大数据分析框架：Hadoop、Spark、Flink (17)10.2.5 数据仓库与数据集成：Oracle、MySQL、Apache Kafka (17)10.3 案例分析：电商平台用户行为分析 (17)10.3.1 背景与目标 (17)10.3.2 数据收集与预处理 (17)10.3.2.1 数据来源 (17)10.3.2.2 数据清洗与整合 (18)10.3.3 数据分析方法与实施 (18)10.3.3.1 描述性统计分析 (18)10.3.3.2 用户行为分析 (18)10.3.3.3 用户分群与标签化 (18)10.3.3.4 用户留存与流失分析 (18)10.3.4 结果展示与建议 (18)10.3.4.1 可视化展示 (18)10.3.4.2 用户增长策略 (18)10.4 案例分析：金融风控模型构建与评估 (18)10.4.1 背景与目标 (18)10.4.2 数据收集与预处理 (18)10.4.2.1 数据来源与特征工程 (18)10.4.2.2 数据清洗与缺失值处理 (18)10.4.3 数据分析方法与实施 (18)10.4.3.1 数据摸索性分析 (18)10.4.3.2 特征选择与模型构建 (18)10.4.3.3 模型评估与优化 (18)10.4.4 结果展示与应用 (18)10.4.4.1 模型评估指标 (18)10.4.4.2 风险控制策略与应用 (18)10.4.4.3 模型监控与维护 (18)第1章数据分析基础1.1 数据与信息1.1.1 数据的概念数据是用于表示信息的符号记录，可以是数字、文字、图像等形式。

[概念理解]泛化，专门化和继承Generalization, Specialization, and InheritanceTerms such as superclass, subclass, or inheritance come to mind when thinking about the object-oriented approach. These concepts are very important when dealing with object-oriented programming languages such as Java, Smalltalk, or C++. For modeling classes that illustrate technical concepts they are secondary. The reason for this is that modeling relevant objects or ideas from the real world gives little opportunity for using inheritance (compare the class diagram of our case study). Nevertheless, we would like to further introduce these terms at this point in Figure 4.26: 此句不知道讲啥了？谁来告诉我啊？当使⽤OO⽅法的时候，会⾃然⽽然的联想到超类(祖先)，亚类(分⽀)，和继承 , ⼦类的概念。

这写概念在OO编程语⾔中很重要。

Figure 4.26 Notation of generalizationGeneralization is the process of extracting shared characteristics from two or more classes, and combining them into a generalized superclass. Shared characteristics can be attributes, associations, or methods.泛化就是吸取两个或多个类的共同点，把它们组合成⼀个泛华的超类。

第八章泛化与函数逼近翻译：金海东到目前为止，值函数的估计都是用表格来表示，每个状态或状态-动作对对应到表格中一项。

这是一种特别清晰并且有意义的做法，但是这种做法只能用于状态和动作数量不多的任务，原因不仅在于大的表格会占用很多存储空间，还在于精确填满这张表格需要的计算时间和数据。

换句话说，关键问题在于泛化（generalization ），如何把有限状态子集上的学习经验，泛化到很大的状态子集上并且逼近得很好呢？这是一个非常重要的问题。

在用到强化学习的许多任务中，大多数当前遇到的状态，以后可能再也不会遇到。

在具有连续变量或者复杂感知的状态动作空间中，这种情况常常会出现。

对于这种类型的任务，唯一的学习方法就是将前面经历过的状态，泛化到那些从未经历过的状态。

幸运的是，人们已经大量研究过如何根据样例泛化，没有必要发明完全新的方法用于强化学习，只需将现存的泛化方法与强化学习结合起来。

这种泛化通常称为函数逼近（functionapproximation ），因为它从目标函数（如值函数）提取样本，并试着从样本泛化从而构造出整体的函数逼近。

函数逼近是监督学习（supervisedlearning ）的手段之一，监督学习是机器学习、人工神经网络、模式识别以及统计学中曲线拟合等领域的研究主题。

正如本章所述，从原理上讲，这些领域研究出的任何方法，都可用于强化学习。

8.1使用函数逼近的值预测与前面一样，这里也从预测问题着手研究。

预测问题是指根据策略π生成的经历来估计状态值函数V π。

本章的不同之处在于，t 时刻逼近的值函数t V 不是表示成一个表格，而是表示成一个带有参数向量t θr 的函数。

这意味着值函数t V 完全取决于t θr ，在不同的时间步，只有t θr 改变t V 才会跟着改变。

例如，t V 可能是人工神经网络计算的函数，向量t θr 表示神经网络连接权重，通过调整权重，任意函数t V 都能由这个网络来实现。

数据科学知识点总结数据预处理数据预处理是数据科学中非常重要的一环，它涉及到数据清洗、数据变换和特征工程等内容。

在数据预处理的过程中，数据科学家需要处理缺失值、异常值和重复值，进行数据归一化和标准化，对数据进行变换以适应模型的要求，还需要对特征进行抽取和选择，以提高模型的性能和泛化能力。

探索性数据分析探索性数据分析是数据科学中的重要环节，通过可视化和统计方法来探索数据的结构和规律。

探索性数据分析可以帮助数据科学家理解数据的分布和相关性，发现变量之间的关系，识别重要的特征，为建模和预测提供参考。

统计学基础统计学是数据科学的基础，它涉及到描述统计、推断统计和概率论等内容。

数据科学家需要掌握统计学的基本概念和方法，包括概率分布、假设检验、回归分析和方差分析等内容，以支持模型的建立和验证。

机器学习算法机器学习是数据科学的核心技术之一，它涉及到监督学习、无监督学习和强化学习等内容。

数据科学家需要熟悉和掌握各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类和神经网络等内容，以解决分类、回归和聚类等问题。

大数据处理随着互联网和物联网的发展，数据规模呈现爆炸性增长，数据科学家需要使用分布式计算框架和云计算平台来处理大规模的数据。

数据科学家需要熟悉Hadoop、Spark和Flink等大数据处理工具，以支持数据的存储、处理和分析。

数据可视化数据可视化是数据科学中非常重要的一环，它通过图表和可视化工具来呈现数据的结构和规律。

数据可视化可以帮助数据科学家发现数据的模式和规律，提供直观的视觉表达，为决策提供支持。

总结数据科学是一个多学科交叉的领域，它涉及到统计学、计算机科学、商业分析和领域专业知识等内容。

数据科学家需要具备扎实的编程技能、统计学知识、机器学习和人工智能算法的应用能力，以及对业务问题的深刻理解。

本文对数据科学领域的一些重要知识点进行了总结，包括数据预处理、探索性数据分析、统计学基础、机器学习算法、大数据处理以及数据可视化等内容，希望对数据科学的学习和实践提供一些参考和指导。

数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。

课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。

从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。

通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。

Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。

数据挖掘与分析入门教程第一章初识数据挖掘与分析数据挖掘与分析，简称DM（Data Mining），是一门通过发掘和分析已有数据来发现其中隐藏模式、规律和知识的科学方法。

它主要运用在解决大规模数据处理、信息提取和知识发现等方面的问题。

数据挖掘与分析技术不仅可以帮助企业发现商业价值，还可以用于医疗、金融、社交网络等领域。

第二章数据挖掘与分析的基础知识在进行数据挖掘与分析之前，我们需要了解一些基础知识。

其中包括数据预处理、特征选择、模型选择等。

数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是为了去除噪声、解决数据不一致和缺失等问题。

特征选择是选择对目标有用的特征，以降低模型的复杂度。

模型选择是选择合适的算法模型来对数据进行分析。

第三章常用的数据挖掘与分析算法在进行数据挖掘与分析时，我们会使用到一些常用的算法。

例如，关联规则算法、分类算法、聚类算法和异常检测算法等。

关联规则算法用于发现数据集中的关联规则，即数据中的项集之间的关联关系。

分类算法用于将数据集中的样本进行分类，以预测新样本的类别。

聚类算法用于将数据集中的样本划分为若干个组，使得组内的样本相似度较高，组间的相似度较低。

异常检测算法用于识别与大多数样本不同的异常样本。

第四章数据可视化与解释数据可视化是数据挖掘与分析中非常重要的一环。

通过将数据以图表、图像等形式进行可视化，可以更直观地理解数据之间的关系和趋势。

常用的数据可视化工具包括数据分布图、散点图、折线图、柱状图和热力图等。

解释分析结果则是对挖掘到的模式、规律进行解释和理解，以形成对业务决策有价值的知识。

第五章数据挖掘与分析的应用实例数据挖掘与分析技术已经广泛应用于各个领域。

以电商为例，通过对用户行为数据的挖掘与分析，可以进行个性化推荐、精准广告投放等，提升用户体验和增加销量。

在金融领域，数据挖掘与分析可以用于风险评估、信用评分、欺诈检测等。

在医疗领域，可以通过分析患者电子病历数据，提高疾病诊断精度和治疗效果。