如今，企業(yè)通?？梢栽L問非常豐富的信息數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集通常是作為公司或業(yè)務部門主要機構活動的副產(chǎn)品自動生成的。數(shù)據(jù)挖掘涉及推斷和驗證數(shù)據(jù)中的模式、結構和關系，作為支持商業(yè)環(huán)境中決策的工具。

QBUS6810(統(tǒng)計學習和數(shù)據(jù)挖掘)課程輔導深入了解了可視化和分析業(yè)務和市場數(shù)據(jù)的主要統(tǒng)計方法。它提供了提取特定任務所需信息所需的工具，例如信用評分、預測和分類、市場細分和產(chǎn)品定位。重點介紹使用現(xiàn)代軟件工具進行數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)應用。

一、學習重點

1. 統(tǒng)計學習理論基礎

統(tǒng)計學習理論是統(tǒng)計學習和數(shù)據(jù)挖掘課程的基礎部分。該部分內(nèi)容包括對概率論和統(tǒng)計理論的深入理解，以及如何將這些理論應用于實際數(shù)據(jù)分析。學生將學習經(jīng)典的統(tǒng)計模型，如線性回歸和邏輯回歸模型，以及這些模型的假設條件和適用范圍。此外，還會介紹模型評估方法，如交叉驗證和AIC/BIC準則，幫助學生選擇最優(yōu)模型。

2. 監(jiān)督學習方法

監(jiān)督學習是數(shù)據(jù)挖掘中最常見的方法之一，重點在于預測和分類。課程內(nèi)容涵蓋各種監(jiān)督學習算法，包括線性和非線性回歸、決策樹、支持向量機(SVM)、k近鄰算法(k-NN)等。學生將學習如何處理不同類型的數(shù)據(jù)，選擇合適的模型，并使用評估指標(如準確率、精確率、召回率和F1分數(shù))來評估模型性能。實際應用案例也將被討論，以幫助學生理解這些算法在實際問題中的應用。

3. 無監(jiān)督學習方法

無監(jiān)督學習方法主要用于數(shù)據(jù)聚類和降維。在這部分課程中，學生將學習k-means聚類、層次聚類、DBSCAN等常見的聚類算法，以及主成分分析(PCA)和獨立成分分析(ICA)等降維技術。課程還將探討如何選擇適當?shù)木垲悢?shù)目和評估聚類效果的方法，如輪廓系數(shù)和SSE(Sum of Squared Errors)。這些技術在大數(shù)據(jù)處理和特征提取中有著廣泛的應用。

4. 高維數(shù)據(jù)分析

隨著數(shù)據(jù)量的增加，分析高維數(shù)據(jù)變得越來越重要。本部分課程將介紹高維數(shù)據(jù)的特點和挑戰(zhàn)，以及應對這些挑戰(zhàn)的技術。學生將學習如何使用正則化方法(如LASSO和Ridge回歸)來處理高維數(shù)據(jù)的過擬合問題。此外，還將討論特征選擇和特征工程的重要性，并介紹常用的方法，如遞歸特征消除(RFE)和基于樹模型的特征重要性評估。

5. 數(shù)據(jù)預處理和清洗

數(shù)據(jù)預處理和清洗是數(shù)據(jù)分析過程中的關鍵步驟。課程內(nèi)容包括缺失值處理、異常值檢測和處理、數(shù)據(jù)標準化和歸一化等。學生將學習如何使用不同的方法來填補缺失值，如均值填補、插值法和多重插補。此外，課程還將介紹如何處理分類數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，包括編碼技術(如獨熱編碼和詞袋模型)和文本預處理(如分詞和停用詞處理)。

二、輔導成果

完成本單元后，您應該能夠：

LO1 . 認識機器學習如何幫助組織優(yōu)化業(yè)務流程并大規(guī)模做出有效決策。

LO2 .將商業(yè)決策問題表述為預測機器學習問題。

LO3 .選擇相關的機器學習算法和工具來解決一系列業(yè)務預測和數(shù)據(jù)挖掘問題。

LO4 .根據(jù)統(tǒng)計和計算特性評估機器學習算法和技術。

LO5 .使用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘方法從大量數(shù)據(jù)中提取商業(yè)洞察。

LO6 .使用行業(yè)標準的計算工具應用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術。

LO7 . 在數(shù)據(jù)團隊內(nèi)有效協(xié)作。

LO8 .向商業(yè)受眾有效地傳達數(shù)據(jù)驅(qū)動的結果和見解。

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