大嘴巴漫談數據挖掘（全彩）

第一境昨夜西風凋碧樹。獨上高樓，望盡天涯路……
1.1數據挖掘簡介
開篇點題引五問
大數據中求價值
定義概述歸特點
知識決策跨領域
架構特征多形式
數據立方展多維
功能挖掘四大類
分類刻畫類標識
數據聚類辨親疏
預測未來訓模型
關聯(lián)源自購物籃
模型過程方法論
十大算法成經典
1.2數據挖掘應用
行業(yè)推廣多應用
用戶為王放心中
指導運營全周期
定位目標尋用戶
精準營銷成閉環(huán)
交叉產品有關聯(lián)
細分用戶刻畫像
用戶體驗模型化
指標評測建體系
流失預警保用戶
跟蹤評估驗效果
第二境衣帶漸寬終不悔，為伊消得人憔悴……
2.1概率定義
浮生難料盡偶然
一枚硬幣拋正反
引出隨機小試驗
樣本空間樣本點
事件三分包萬象
試驗頻率需頻繁
次數無限值極限
描述概率定特點
古典概型等可能
事件B后A在前
求出概率稱條件
獨立事件A和B
抽簽中獎公平性
常用概率兩公式
交空并全劃樣本
綜合狀態(tài)全概率
前因后果貝葉斯
2.2隨機變量
隨機試驗數量化
統(tǒng)計規(guī)律雙類型
離散變量分布律
硬幣拋擲是一零
分布函數連續(xù)型
函數求導得密度
高斯分布稱正態(tài)
標準正態(tài)分位點
2.3數字特征
隨機變量有特征
平均取值是期望
方差衡量偏離值
標準開根同量綱
變量關系協(xié)方差
相關系數相關度
研究總體要抽樣
抽樣分布統(tǒng)計量
2.4參數估計
最小二乘估參數
極大似然大概率
區(qū)間估計置信度
2.5假設檢驗
總體假設來檢驗
服從正態(tài)抽樣本
統(tǒng)計量中驗假設
棄真取偽兩錯誤
顯著檢驗小概率
小概率中拒絕域
檢驗流程出決策
已知總體方差值
檢驗中驗均值
第三境眾里尋她千百度，驀然回首，那人卻在，燈火闌珊處。
3.1關聯(lián)規(guī)則
購物籃中找關聯(lián)
數據事務若干項
事務空間含項集
置信支持提升度
規(guī)則源于頻繁項
k項連接和剪枝
生成非空規(guī)則集
關聯(lián)效果來評估
3.2決策樹
決策思維成樹形
分類預測工作流
原理基于信息熵
信息增益條件熵
節(jié)點拆分選特征
3.3貝葉斯
預測分類貝葉斯
類別概率要最大
分類數據新預測
3.4聚類分析
物以類聚人以群
樣本變量定矩陣
R型Q型換空間
距離度量相似度
系數聚類統(tǒng)計量
標準樣本選歐氏
層次聚合歸大類
3.5神經網絡
神經網絡神經元
神經元中有加權
輸入映射輸出層
求出誤差調參數
權重偏置學習率
實例分析模型流
3.6線性回歸
研究身高引回歸
單自變量歸一元
最小二乘估回歸
數據差異總離差
分為解釋和誤差
判定系數擬合度
多元回歸建方程
回歸面中展二元
求得回歸系數解
衡量擬合驗效果
3.7邏輯回歸
因變量中二分類
二項邏輯回歸式
極大似然解方程
預測分類符合率
3.8因子分析
相關變量納因子
因子構造筑模型
因子載荷統(tǒng)計性
衡量信息共同度
方差貢獻重要性
因子分析四步曲
構造因子求載荷
旋轉因子得命名
因子組合求得分
3.9信度分析
設計問卷來調研
信度檢驗可靠性
3.10效度分析
結構方程協(xié)方差
測量模型內外生
結構模型潛變量
效度分析路徑圖
提出假設依理論
固定負荷識模型
相關陣中估參數