学习数据挖掘的最佳路径是什么？

淡淡的烟草味﹌ 2022-03-22 06:54 255阅读 0赞

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上一节中，我给你分享了数据分析的全景图，其中最关键的部分就是数据挖掘，那什么是数据挖掘呢？

想象一下，茫茫的大海上，孤零零地屹立着钻井，想要从大海中开采出宝贵的石油。

对于普通人来说，大海是很难感知的，就更不用说找到宝藏了。但对于熟练的石油开采人员来说，大海是有坐标的。他们对地质做勘探，分析地质构造，从而发现哪些地方更可能有石油。然后用开采工具，进行深度挖掘，直到打到石油为止。

大海、地质信息、石油对开采人员来说就是数据源、地理位置、以及分析得到的结果。

而我们要做的数据挖掘工作，就好像这个钻井一样，通过分析这些数据，从庞大的数据中发现规律，找到宝藏。

## 数据挖掘，从知识清单开始 ##

我们第一天学开车的时候一定不会直接上路，而是要你先学习基本的知识，然后再进行上车模拟。

只有对知识有全面的认知，才能确保在以后的工作中即使遇到了问题，也可以快速定位问题所在，然后找方法去对应和解决。

所以我列了一个数据挖掘的知识清单，分别是数据挖掘的基本流程、十大算法和数学原理，以此来开启我们的学习之旅。

## 数据挖掘的基本流程 ##

在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。

数据挖掘的过程可以分成以下6个步骤。

1.  **商业理解**：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
2.  **数据理解**：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
3.  **数据准备**：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。
4.  **模型建立**：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
5.  **模型评估**：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。
6.  **上线发布**：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要。

## 数据挖掘的十大算法 ##

为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。

按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。

l **分类算法**：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

l **聚类算法**：K-Means，EM

l **关联分析**：Apriori

l **连接分析**：PageRank

**1. C4.5**

C4.5算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。

**2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）**

朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。

**3. SVM**

SVM的中文叫支持向量机，英文是Support Vector Machine，简称SVM。SVM在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。

**4. KNN**

KNN也叫K最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓K近邻，就是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。如果一个样本，它的K个最接近的邻居都属于分类A，那么这个样本也属于分类A。

**5. AdaBoost**

Adaboost在训练中建立了一个联合的分类模型。boost在英文中代表提升的意思，所以Adaboost是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以Adaboost也是一个常用的分类算法。

**6. CART**

CART代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一颗是分类树，另一个是回归树。和C4.5一样，它是一个决策树学习方法。

**7. Apriori**

Apriori是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。

**8. K-Means**

K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成K类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与K个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。

**9. EM**

EM算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数A和参数B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了A的信息就可以得到B的信息，反过来知道了B也就得到了A。可以考虑首先赋予A某个初值，以此得到B的估值，然后从B的估值出发，重新估计A的取值，这个过程一直持续到收敛为止。

EM算法经常用于聚类和机器学习领域中。

**10. PageRank**

PageRank起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样PageRank被Google创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。

算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这10个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了，具体内容不理解没有关系，后面我会详细给你进行讲解。

## 数据挖掘的数学原理 ##

我说了这么多数据挖掘中的经典算法，但是如果你不了解概率论和数理统计，还是很难掌握算法的本质；如果你不懂线性代数，就很难理解矩阵和向量运作在数据挖掘中的价值；如果你没有最优化方法的概念，就对迭代收敛理解不深。所以说，想要更深刻地理解数据挖掘的方法，就非常有必要了解它后背的数学原理。

**1. 概率论与数理统计**

概率论在我们上大学的时候，基本上都学过，不过大学里老师教的内容，偏概率的多一些，统计部分讲得比较少。在数据挖掘里使用到概率论的地方就比较多了。比如条件概率、独立性的概念，以及随机变量、多维随机变量的概念。

很多算法的本质都与概率论相关，所以说概率论与数理统计是数据挖掘的重要数学基础。

**2. 线性代数**

向量和矩阵是线性代数中的重要知识点，它被广泛应用到数据挖掘中，比如我们经常会把对象抽象为矩阵的表示，一幅图像就可以抽象出来是一个矩阵，我们也经常计算特征值和特征向量，用特征向量来近似代表物体的特征。这个是大数据降维的基本思路。

基于矩阵的各种运算，以及基于矩阵的理论成熟，可以帮我们解决很多实际问题，比如PCA方法、SVD方法，以及MF、NMF方法等在数据挖掘中都有广泛的应用。

**3. 图论**

社交网络的兴起，让图论的应用也越来越广。人与人的关系，可以用图论上的两个节点来进行连接，节点的度可以理解为一个人的朋友数。我们都听说过人脉的六度理论，在Facebook上被证明平均一个人与另一个人的连接，只需要3.57个人。当然图论对于网络结构的分析非常有效，同时图论也在关系挖掘和图像分割中有重要的作用。

**4. 最优化方法**

最优化方法相当于机器学习中自我学习的过程，当机器知道了目标，训练后与结果存在偏差就需要迭代调整，那么最优化就是这个调整的过程。一般来说，这个学习和迭代的过程是漫长、随机的。最优化方法的提出就是用更短的时间得到收敛，取得更好的效果。

## 总结 ##

今天我列了下学习数据挖掘你要掌握的知识清单，只有你对数据挖掘的流程、算法、原理有更深的理解，你才能在实际工作中更好地运用，我将在后面的章节中对它们进行一一介绍。

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