系統工程決策樹演算法

❶ 學了數據挖掘之後能幹啥

學了數據挖掘之後能幹啥？數據挖掘職業規劃總結

文 | 宿痕

很多人不明白學習數據挖掘以後干什麼，這個問題也經常被問到。記得剛學數據挖掘的時候，有一個老師說學數據挖掘有什麼用，你以後咋找工作。當時聽了，覺得很詫異，不知道他為何有此一問。數據挖掘在國外是一份很不錯的工作。我喜歡數據挖掘，因為它很有趣。很高興以後就從事這方面的工作啦。寫論文之餘，也考慮一下數據挖掘工程師的職業規劃。

以下是從網上找的一些相關資料介紹，和即將走上數據挖掘崗位或是想往這方面發展的朋友共享：

數據挖掘從業人員工作分析

1.數據挖掘從業人員的願景：

數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，(注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色)。

A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)

B：演算法工程師(在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等)

C：數據分析師(在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等)

2.數據挖掘從業人員切入點：

根據上面的從業方向來說說需要掌握的技能。

A：做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬於技術型的相對高級級別，需要對開發、數據分析的必備基礎知識。

B：演算法工程師：主要是實現數據挖掘現有的演算法和研發新的演算法以及根據實際需要結合核心演算法做一些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，你不但需要熟悉至少一門編程語言如(C，C++，Java，Delphi等)和資料庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解，讀過《數據挖掘概念與技術》(韓家煒著)、《人工智慧及其應用》。有一點了解以後，如果對程序比較熟悉的話並且時間允許，可以尋找一些開源的數據挖掘軟體研究分析，也可以參考如《數據挖掘：實用機器學習技術及Java實現》等一些教程。

C：數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，可以不知道人工智慧和計算機編程等相關技術，但是需要熟練使用主流的數據挖掘(或統計分析)工具。從這個方面切入數據挖掘領域的話你需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測》、《金融數據挖掘》，《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐》等，當然也少不了你使用的工具的對應說明書了，如SPSS、SAS等廠商的《SAS數據挖掘與分析》、《數據挖掘Clementine應用實務》、《EXCEL 2007數據挖掘完全手冊》等，如果多看一些如《數據挖掘原理》 等書籍那就更好了。

數據挖掘人員需具備以下基本條件，才可以完成數據挖掘項目中的相關任務。

一、專業技能

本科或碩士以上學歷，數據挖掘、統計學、資料庫相關專業，熟練掌握關系資料庫技術，具有資料庫系統開發經驗；

熟練掌握常用的數據挖掘演算法；

具備數理統計理論基礎，並熟悉常用的統計工具軟體。

二、行業知識

具有相關的行業知識，或者能夠很快熟悉相關的行業知識

三、合作精神

具有良好的團隊合作精神，能夠主動和項目中其他成員緊密合作

四、客戶關系能力

具有良好的客戶溝通能力，能夠明確闡述數據挖掘項目的重點和難點，善於調整客戶對數據挖掘的誤解和過高期望；

具有良好的知識轉移能力，能夠盡快地讓模型維護人員了解並掌握數據挖掘方法論及建模實施能力。

進階能力要求

數據挖掘人員具備如下條件，可以提高數據挖掘項目的實施效率，縮短項目周期。

具有數據倉庫項目實施經驗，熟悉數據倉庫技術及方法論

熟練掌握SQL語言，包括復雜查詢、性能調優

熟練掌握ETL開發工具和技術

熟練掌握Microsoft Office軟體，包括Excel和PowerPoint中的各種統計圖形技術

善於將挖掘結果和客戶的業務管理相結合，根據數據挖掘的成果向客戶提供有價值的可行性操作方案

五、應用及就業領域

當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。

當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(DatabaseMarketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation&Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(ChurnAnalysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。如果你訪問著名的亞馬遜網上書店會發現當你選中一本書後，會出現相關的推薦數目「Customers who bought this book alsobought」，這背後就是數據挖掘技術在發揮作用。

數據挖掘的對象是某一專業領域中積累的數據；挖掘過程是一個人機交互、多次反復的過程；挖掘的結果要應用於該專業。因此數據挖掘的整個過程都離不開應用領域的專業知識。「Business First， techniquesecond」是數據挖掘的特點。因此學習數據挖掘不意味著丟棄原有專業知識和經驗。相反，有其它行業背景是從事數據挖掘的一大優勢。如有銷售，財務，機械，製造，call center等工作經驗的，通過學習數據挖掘，可以提升個人職業層次，在不改變原專業的情況下，從原來的事務型角色向分析型角色轉變。從80年代末的初露頭角到90年代末的廣泛應用，以數據挖掘為核心的商業智能(BI)已經成為IT及其它行業中的一個新寵。

重點介紹下對數據挖掘的幾個崗位

數據採集分析專員

職位介紹：數據採集分析專員的主要職責是把公司運營的數據收集起來，再從中挖掘出規律性的信息來指導公司的戰略方向。這個職位常被忽略，但相當重要。由於資料庫技術最先出現於計算機領域，同時計算機資料庫具有海量存儲、查找迅速、分析半自動化等特點，數據採集分析專員最先出現於計算機行業，後來隨著計算機應用的普及擴展到了各個行業。該職位一般提供給懂資料庫應用和具有一定統計分析能力的人。有計算機特長的統計專業人員，或學過數據挖掘的計算機專業人員都可以勝任此工作，不過最好能夠對所在行業的市場情況具有一定的了解。

求職建議：由於很多公司追求短期利益而不注重長期戰略的現狀，目前國內很多企業對此職位的重視程度不夠。但大型公司、外企對此職位的重視程度較高，隨著時間的推移該職位會有升溫的趨勢。另外，數據採集分析專員很容易獲得行業經驗，他們在分析過程中能夠很輕易地把握該行業的市場情況、客戶習慣、渠道分布等關鍵情況，因此如果想在某行創業，從數據採集分析專員干起是一個不錯的選擇。

市場/數據分析師

1、市場數據分析是現代市場營銷科學必不可少的關鍵環節： Marketing/Data Analyst從業最多的行業： DirectMarketing (直接面向客戶的市場營銷) 吧，自90年代以來，Direct Marketing越來越成為公司推銷其產品的主要手段。

根據加拿大市場營銷組織(CanadianMarketingAssociation)的統計數據： 僅1999年一年 Direct Marketing就創造了470000 個工作機會。從1999至2000，工作職位又增加了30000個。為什麼Direct Marketing需要這么多Analyst呢？ 舉個例子， 隨著商業競爭日益加劇，公司希望能最大限度的從廣告中得到銷售回報，他們希望能有更多的用戶來響應他們的廣告。所以他們就必需要在投放廣告之前做大量的市場分析工作。

例如，根據自己的產品結合目標市場顧客的家庭收入，教育背景和消費趨向分析出哪些地區的住戶或居民最有可能響應公司的銷售廣告，購買自己的產品或成為客戶，從而廣告只針對這些特定的客戶群。這樣有的放矢的篩選廣告的投放市場既節省開銷又提高了銷售回報率。但是所有的這些分析都是基於資料庫，通過數據處理，挖掘，建模得出的，其間，市場分析師的工作是必不可少的。

2、行業適應性強：幾乎所有的行業都會應用到數據， 所以作為一名數據/市場分析師不僅僅可以在華人傳統的IT行業就業，也可以在政府，銀行，零售，醫葯業，製造業和交通傳輸等領域服務。

演算法工程師

應該來說目前演算法工程師基本上都集中在中大型企業中，因為一般小公司很少用到演算法來解決問題，如果這公司就是做數據相關產業的。而演算法一般的應用場景有推薦、廣告、搜索等，所以大家常見的在廣告領域、個性化推薦方面是有不少的同仁。常見的要求是懂JAVA/python/R中其中一種，能夠知道常規的回歸、隨機森林、決策樹、GBDT等演算法，能夠有行業背景最佳等。如果是deep learning方向可能對圖論、畫像識別等方面要求更高些。

求職建議：background稍微好一些，再把一些基本的演算法都弄明白，能說清楚之間的區別和優缺點，包括常見的一些應用場景都有哪些。對於公司來說，特別是BAT這樣使用機器學習的公司，演算法工程師是很重要的一塊資產。

現狀與前景

數據挖掘是適應信息社會從海量的資料庫中提取信息的需要而產生的新學科。它是統計學、機器學習、資料庫、模式識別、人工智慧等學科的交叉。在中國各重點院校中都已經開了數據挖掘的課程或研究課題。比較著名的有中科院計算所、復旦大學、清華大學等。另外，政府機構和大型企業也開始重視這個領域。

據IDC對歐洲和北美62家採用了商務智能技術的企業的調查分析發現，這些企業的3年平均投資回報率為401%，其中25%的企業的投資回報率超過600%。調查結果還顯示，一個企業要想在復雜的環境中獲得成功，高層管理者必須能夠控制極其復雜的商業結構，若沒有詳實的事實和數據支持，是很難辦到的。因此，隨著數據挖掘技術的不斷改進和日益成熟，它必將被更多的用戶採用，使更多的管理者得到更多的商務智能。

根據IDC(InternationalDataCorporation)預測說2004年估計BI行業市場在140億美元。現在，隨著我國加入WTO，我國在許多領域，如金融、保險等領域將逐步對外開放，這就意味著許多企業將面臨來自國際大型跨國公司的巨大競爭壓力。國外發達國家各種企業採用商務智能的水平已經遠遠超過了我國。美國Palo Alto 管理集團公司1999年對歐洲、北美和日本375家大中型企業的商務智能技術的採用情況進行了調查。結果顯示，在金融領域，商務智能技術的應用水平已經達到或接近70%，在營銷領域也達到50%，並且在未來的3年中，各個應用領域對該技術的採納水平都將提高約50%。

現在，許多企業都把數據看成寶貴的財富，紛紛利用商務智能發現其中隱藏的信息，藉此獲得巨額的回報。國內暫時還沒有官方關於數據挖掘行業本身的市場統計分析報告，但是國內數據挖掘在各個行業都有一定的研究。據國外專家預測，在今後的5—10年內，隨著數據量的日益積累以及計算機的廣泛應用，數據挖掘將在中國形成一個產業。

眾所周知，IT就業市場競爭已經相當激烈，而數據處理的核心技術—數據挖掘更是得到了前所未有的重視。數據挖掘和商業智能技術位於整個企業IT-業務構架的金字塔塔尖，目前國內數據挖掘專業的人才培養體系尚不健全，人才市場上精通數據挖掘技術、商業智能的供應量極小，而另一方面企業、政府機構和和科研單位對此類人才的潛在需求量極大，供需缺口極大。如果能將數據挖掘技術與個人已有專業知識相結合，您必將開辟職業生涯的新天地！

職業薪酬

就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

大家共勉！

來自知乎

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❷ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

數據分析師的職位要求 ：

1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求，有互聯網相關行業背景，有網站用戶行為研究和文本挖掘經驗尤佳；
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。

1、態度嚴謹負責
嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有本著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結及問題。一名合格的數據分析師，應具有嚴謹、負責的態度，保持中立立場，客觀評價企業發展過程中存在的問題，為決策層提供有效的參考依據；不應受其他因素影響而更改數據，隱瞞企業存在的問題，這樣做對企業發展是非常不利的，甚至會造成嚴重的後果。而且，對數據分析師自身來說，也是前途盡毀，從此以後所做的數據分析結果都將受到質疑，因為你已經不再是可信賴的人，在同事、領導、客戶面前已經失去了信任。所以，作為一名數據分析師就必須持有嚴謹負責的態度，這也是最基本的職業道德。

2、好奇心強烈
好奇心人皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個「為什麼」，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行數據分析時提出來，並且通過數據分析，給自己一個滿意的答案。越是優秀的數據分析師，好奇心也越不容易滿足，回答了一個問題，又會拋出一個新的問題，繼續研究下去。只有擁有了這樣一種刨根問底的精神，才會對數據和結論保持敏感，繼而順藤摸瓜，找出數據背後的真相。

3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。我記得有位大師說過：結構為王。何謂結構，結構就是我們常說的邏輯，不論說話還是寫文章，都要有條理，有目的，不可眉毛鬍子一把抓，不分主次。
通常從事數據分析時所面對的商業問題都是較為復雜的，我們要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要我們對事實有足夠的了解，同時也需要我們能真正理清問題的整體以及局部的結構，在深度思考後，理清結構中相互的邏輯關系，只有這樣才能真正客觀地、科學地找到商業問題的答案。

4、擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是「前車之鑒」也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速地成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。這里說的模仿主要是參考他人優秀的分析思路和方法，而並不是說直接「照搬」。成功的模仿需要領會他人方法精髓，理解其分析原理，透過表面達到實質。萬變不離其宗，要善於將這些精華轉化為自己的知識，否則，只能是「一直在模仿，從未超越過」。

5、勇於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿的時間不宜太長，並且建議每次模仿後都要進行總結，提出可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷的創新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度來分析問題，為整個研究領域乃至社會帶來更多的價值。現在的分析方法和研究課題千變萬化，墨守成規是無法很好地解決所面臨的新問題的。

技能要求：

1、懂業務。
從事數據分析工作的前提就會需要懂業務，即熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的使用價值。
2、懂管理。
一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，後續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。
3、懂分析。
指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，並能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。
4、懂工具。
指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。
5、懂設計。
懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目瞭然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

❸ 如何畫決策樹

畫決策樹的步驟如下：

A、先畫一個方框作為出發點，又稱決策節點；
B、從出發點向右引出若干條直線，這些直線叫做方案枝；
C、在每個方案枝的末端畫一個圓圈，這個圓圈稱為概率分叉點，或自然狀態點；
D、從自然狀態點引出代表各自然狀態的分枝，稱為概率分枝；
E、如果問題只需要一級決策，則概率分枝末端畫三角形，表示終點。


例題）
假設有一項工程，施工管理人員需要決定下月是否開工。如果開工後天氣好，則可為國家創收4萬元，若開工後天氣壞，將給國家造成損失1萬元，不開工則損失1000元。根據過去的統計資料，下月天氣好的概率是0.3,天氣壞的概率是0.7。請做出決策。現採用決策樹方法進行決策
【解】第一步：將題意表格化

❹ 數據挖掘的方法有哪些

數據挖掘的的方法主要有以下幾點：
1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數據挖掘方法中佔有重要地位的挖掘方法。為了對數據進行較為准確的測試並據此分類，我們採用決策樹演算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3演算法，此方法具有較強的實用性，適用於大規模數據處理；KNN演算法，此方法算量較大，適用於分別類別的數據處理。
2..聚類分析挖掘方法。聚類分析挖掘方法主要應用於樣品與指標分類研究領域，是一種典型的統計方法，廣泛應用於商業領域。此聚類分析方法根據適用對象不同又可分為四種分析挖掘方法：基於網格的聚類分析方法、基於分層的聚類方法、基於密度的聚類挖掘方法和基於模型的聚類方法。
3.預測方法。預測方法主要用於對知識的預測以及對連續數值型數據的挖掘，傳統的預測方法主要分為：時間序列方法、回歸模型分析法、灰色系統模型分析。而現在預測方法主要採用神經網路與支持向量機演算法，進行數據分析計算，同時可預測未來數據的走向趨勢。

關於大數據挖掘工程師的課程推薦CDA數據分析師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點擊預約免費試聽課。

❺ 數據分析師需要學哪些課程

通常認為「數據分析」是以下學科的組合：1.計算機科學2.統計3.領域專業知識

學習課程：

一：計算機科學

1. 計算機科學與編程入門（使用Python）

2. 計算機系統工程：本課程涵蓋有關計算機軟體和硬體系統工程，控制復雜性的技術的主題；使用客戶端-伺服器設計，虛擬內存和線程的強大模塊化；網路；並行活動的原子性和協調性；恢復和可靠性；隱私，安全性和加密；和計算機系統對社會的影響。

3. 計算結構：數字系統工程簡介。從MOS晶體管開始，該課程開發了一系列構件-邏輯門，組合電路和順序電路，有限狀態機，計算機，最後是完整的系統（包括硬體和軟體）。

4. 演算法簡介：它涵蓋了用於解決計算問題的常見演算法，演算法範例和數據結構。

5. 人工智慧：本課程向學生介紹人工智慧的基本知識表示，問題解決方法和學習方法。

6. 使用C / C ++ / Java進行面向對象的編程

二：數理統計

1. 應用數學：面向計算機科學和工程的離散數學簡介。

2. 概率與統計簡介（使用R編程）：本課程對應用中的概率和統計進行了基礎介紹。主題包括：隨機變數，概率分布，貝葉斯推斷，假設檢驗，置信區間和線性回歸。

3. 線性代數（使用R編程或其他數學工具）：本課程涵蓋矩陣理論和線性代數

4. 統計/機器學習（使用R編程）：介紹數據分析的核心演算法，例如線性和非線性回歸的類型，分類技術，例如邏輯回歸，樸素貝葉斯，SVM，決策樹（香草決策樹，隨機森林，增強），無監督學習方法（例如聚類，神經網路介紹）

5. 高級機器學習（使用Python編程）：專為對人工智慧有濃厚興趣的學生而設，側重於圖像/文本處理的神經網路。

三：領域專長

理想情況下，這些應該基於工作興趣/領域，以便每個學生都選擇一個專門領域（例如，Web開發，移動應用程序開發，數據分析，營銷分析，供應鏈，財務，製造等）。

數據分析專業課程這里的核心主題應該是：

1. 數據收集和清理：這應該包括使用開源工具（例如Python / R）從網上抓取數據，連接到資料庫等。此外，數據清理和ETL概念（例如重復數據刪除，合並，丟失的數據估計技術也無法創建）分析數據集。

2. 數據可視化和報告：使用SAS / SAP或R / Python等工具創建BI儀錶板，通過可視化和數據故事演示來展示見解並數據分析。

3. 數據分析應用程序1/2：以業務為中心完成端到端數據分析項目。在最後幾年中，應該重復兩次該主題。它應該非常重要地包括連接到實際資料庫和在生產中部署模型，而不僅僅是對靜態數據集的臨時數據分析。

4. 高級數據計算：此處的學生應使用開源和專有工具（例如Hadoop / Spark，HANA或其他MPP資料庫）創建具有大規模數據分析的項目

擴展閱讀：

還將包括以下內容：

1. 網路工程基礎。原因：畢業生應該了解計算機網路，以便能夠與之合作，進行管理，並在需要時改善組織的網路和數據架構。主題包括：網路工程，資料庫，數據倉庫。

2. 研究方法論：能夠使用定量和定性方法學從假說生成到產生業務建議的系統方式設計項目。

3. 非結構化數據分析：學生應該了解文本挖掘，自然語言處理，社交媒體挖掘，網路挖掘以及此類應用程序的基礎知識。這些也可以採用選修課的形式。

有一點需要注意的是，優秀的數據分析師和商業智能並不以工具為重點。理想地講授任何工具（R / SAS / SAP / Python /其他），作為數據分析理論概念的補充。例如，使用統計和概率進行R編程。適用於神經網路和其他機器學習任務的Python。具有數據可視化和數據報告概念的SAS VA或SAP Lumira。具有資料庫概念的SQL等。這是一個缺少許多新的數據分析程序的領域，因此結果是產生的畢業生只是應用程序開發人員或用戶，而不能解決現實世界中的問題。

❻ 什麼是數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。

❼ 數據挖掘有哪幾種方法

1、神經元網路辦法

神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。

2、遺傳演算法

遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。

3、決策樹演算法辦法

決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。

粗集基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業知識的數學工具。粗集辦法幾個優勢：不必得出附加信息;簡單化鍵入信息的表述室內空間;優化演算法簡易，便於實際操作。粗集處理的方針是附近二維關系表的信息表。

4、遮蓋正例抵觸典例辦法

它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。

5、數據剖析辦法

在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。

6、含糊集辦法

即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。

關於大數據在市場營銷方面的優勢有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 中國人發現的人工智慧原理

對生物體而言，進化是一個多代累積的基因改變過程，在每一代的進化過程中會有基因的剔除和基因的增加。在每一次的基因改變後，只有那些擁有適宜於生存環境基因的變異生物能夠存活，而那些擁有不適宜生存環境基因的變異生物則無情的被環境淘汰。這個過程就是一次自然選擇的過程。在自然選擇中，生物的適應能力固然重要，但能恰到好處的擁有適宜於當前環境的特徵才是關鍵，就像在洪水爆發的時候，能夠用鰓呼吸的魚才可以生存。

相比而言，工程設計則是一個嚴謹規劃的過程，盡力確保過程中每一步達到預計目標。然而，隨著人工智慧的出現，機器學習演算法的迭代具有類似生物進化的功效，使得生物進化和工程設計過程的融合成為可能。

具體細看自然進化的過程和機器學習的過程，我們可以把機器學習所需的數據（data）及其規格化處理類比為生物進化過程中的「環境」，把機器學習過程類比為「自然選擇」。機器學習在訓練的時候分為監督式學習、非監督式學習、增強學習、聚類、決策樹以及深度學習的其他方法。

在自然進化過程中，雖然不同的生物在遇到相同的生存難題時會進化出各自不同的特徵，但最終它們將進化出類似的特徵來解決其所遇到的生存難題。鯊魚和海豚從不同的原始生物種類進化而來，卻具備相似的傷口癒合機制。

在人工智慧領域，我們同樣能看到與此類似的現象。例如：K-均值聚類演算法常被用來處理圖像分割問題，通過對原始無標簽的輸入數據（通常是圖像）進行聚類直至相似特徵的數據被合理的聚分至各族群內。如果你把這個問題交給 10 個機器學習工程師，並且是處理同樣輸入數據集，很可能他們 每個人使用的演算法都不相同，但並不妨礙最終的聚類結果。從這個維度來比較自然選擇和機器學習過程，兩者何其相似。

那麼，這與商業有何相關呢？

因為機器學習技術已經有了商業化的應用，目前機器學習在商業化應用上遇到的難題是如何安全穩妥並富有效率的運用機器學習技術。

回顧科技的發展歷史，大自然給了工程師們很多啟發。這里，我將給出一些在商業上運用進化理論來理解人工智慧潛在影響的範例。

趨異進化：人工智慧下的趨異進化，是指在這個過程中很難將同一個數據集來處理數據集類型相似的問題。就如：你用 ImageNet 數據集來處理一個目標識別的問題，最後的識別結果非常好，但這並不能夠保證你在處理視頻識別和面部識別時依舊可以有非常好的識別結果。

趨同進化：人工智慧的趨同進化是指一些看似不同類型的數據集處理過程，其實是同一類問題。例如：Google 藉助搜索關鍵詞來優化檢索時的拼寫檢查功能。Google 通過跟蹤用戶的檢索詞，當你檢索詞的拼寫和大部分人有差異時，將會出現檢索詞推薦，這個優化過程很人性化。

捕食者和被捕食者或者寄生和宿主共同進化：在人工智慧里，如果兩個人工智慧演算法一起迭代，會出現很多意想不到的結果。網路安全公司（如 Cylance 和 Bromium）正在開發如何運用機器學習演算法來實現不間斷的系統訓練，從而可以第一時間識別新的網路安全隱患。

目前，只有少量的 AI 公司在幫助我們更高效的工作（X.ai 可以幫助我們規劃繁忙的工作生活，Diffbot 能幫助我們更智能的管理網站等等），但這些應用還只是處於起步階段，能夠成熟到用戶可以方便使用的程度，仍需極大的提升。或者說這也是它們的「進化」過程。

AI 領域還有待開墾，而生物界自然選擇的過程為我們提供了一個很好的框架來理解機器學習的進化發展，並為之到來做好准備。與此同時，公司的領導層需要著重考慮如何藉助 AI 來提升公司業務，並且招募相關的人才來研發出具有創新性的解決方案。

❾ 如何畫xgboost裡面的決策樹

XGBoost參數調優完全指南（附Python代碼）譯註：文內提供的代碼和運行結果有一定差異，可以從這里完整代碼對照參考。另外，我自己跟著教程做的時候，發現我的庫無法解析字元串類型的特徵，所以只用其中一部分特徵做的，具體數值跟文章中不一樣，反而可以幫助理解文章。所以大家其實也可以小小修改一下代碼，不一定要完全跟著教程做~ ^0^需要提前安裝好的庫：簡介如果你的預測模型表現得有些不盡如人意，那就用XGBoost吧。XGBoost演算法現在已經成為很多數據工程師的重要武器。它是一種十分精緻的演算法，可以處理各種不規則的數據。構造一個使用XGBoost的模型十分簡單。但是，提高這個模型的表現就有些困難(至少我覺得十分糾結)。這個演算法使用了好幾個參數。所以為了提高模型的表現，參數的調整十分必要。在解決實際問題的時候，有些問題是很難回答的——你需要調整哪些參數？這些參數要調到什麼值，才能達到理想的輸出？這篇文章最適合剛剛接觸XGBoost的人閱讀。在這篇文章中，我們會學到參數調優的技巧，以及XGboost相關的一些有用的知識。以及，我們會用Python在一個數據集上實踐一下這個演算法。你需要知道的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting演算法的一個優化的版本。特別鳴謝：我個人十分感謝Mr Sudalai Rajkumar (aka SRK)大神的支持，目前他在AV Rank中位列第二。如果沒有他的幫助，就沒有這篇文章。在他的幫助下，我們才能給無數的數據科學家指點迷津。給他一個大大的贊！內容列表1、XGBoost的優勢2、理解XGBoost的參數3、調整參數(含示例)1、XGBoost的優勢XGBoost演算法可以給預測模型帶來能力的提升。當我對它的表現有更多了解的時候，當我對它的高准確率背後的原理有更多了解的時候，我發現它具有很多優勢：1、正則化標准GBM的實現沒有像XGBoost這樣的正則化步驟。正則化對減少過擬合也是有幫助的。 實際上，XGBoost以「正則化提升(regularized boosting)」技術而聞名。2、並行處理XGBoost可以實現並行處理，相比GBM有了速度的飛躍。 不過，眾所周知，Boosting演算法是順序處理的，它怎麼可能並行呢？每一課樹的構造都依賴於前一棵樹，那具體是什麼讓我們能用多核處理器去構造一個樹呢？我希望你理解了這句話的意思。 XGBoost 也支持Hadoop實現。3、高度的靈活性XGBoost 允許用戶定義自定義優化目標和評價標准 它對模型增加了一個全新的維度，所以我們的處理不會受到任何限制。4、缺失值處理XGBoost內置處理缺失值的規則。 用戶需要提供一個和其它樣本不同的值，然後把它作為一個參數傳進去，以此來作為缺失值的取值。XGBoost在不同節點遇到缺失值時採用不同的處理方法，並且會學習未來遇到缺失值時的處理方法。5、剪枝當分裂時遇到一個負損失時，GBM會停止分裂。因此GBM實際上是一個貪心演算法。 XGBoost會一直分裂到指定的最大深度(max_depth)，然後回過頭來剪枝。如果某個節點之後不再有正值，它會去除這個分裂。 這種做法的優點，當一個負損失（如-2）後面有個正損失（如+10）的時候，就顯現出來了。GBM會在-2處停下來，因為它遇到了一個負值。但是XGBoost會繼續分裂，然後發現這兩個分裂綜合起來會得到+8，因此會保留這兩個分裂。6、內置交叉驗證XGBoost允許在每一輪boosting迭代中使用交叉驗證。因此，可以方便地獲得最優boosting迭代次數。 而GBM使用網格搜索，只能檢測有限個值。7、在已有的模型基礎上繼續XGBoost可以在上一輪的結果上繼續訓練。這個特性在某些特定的應用上是一個巨大的優勢。 sklearn中的GBM的實現也有這個功能，兩種演算法在這一點上是一致的。相信你已經對XGBoost強大的功能有了點概念。注意這是我自己總結出來的幾點，你如果有更多的想法，盡管在下面評論指出，我會更新這個列表的！2、XGBoost的參數XGBoost的作者把所有的參數分成了三類：1、通用參數：宏觀函數控制。2、Booster參數：控制每一步的booster(tree/regression)。3、學習目標參數：控制訓練目標的表現。在這里我會類比GBM來講解，所以作為一種基礎知識。通用參數這些參數用來控制XGBoost的宏觀功能。1、booster[默認gbtree]選擇每次迭代的模型，有兩種選擇：gbtree：基於樹的模型gbliner：線性模型2、silent[默認0]當這個參數值為1時，靜默模式開啟，不會輸出任何信息。 一般這個參數就保持默認的0，因為這樣能幫我們更好地理解模型。3、nthread[默認值為最大可能的線程數]這個參數用來進行多線程式控制制，應當輸入系統的核數。 如果你希望使用CPU全部的核，那就不要輸入這個參數，演算法會自動檢測它。還有兩個參數，XGBoost會自動設置，目前你不用管它。接下來咱們一起看booster參數。booster參數盡管有兩種booster可供選擇，我這里只介紹tree booster，因為它的表現遠遠勝過linear booster，所以linear booster很少用到。1、eta[默認0.3]和GBM中的 learning rate 參數類似。 通過減少每一步的權重，可以提高模型的魯棒性。 典型值為0.01-0.2。2、min_child_weight[默認1]決定最小葉子節點樣本權重和。 和GBM的 min_child_leaf 參數類似，但不完全一樣。XGBoost的這個參數是最小樣本權重的和，而GBM參數是最小樣本總數。 這個參數用於避免過擬合。當它的值較大時，可以避免模型學習到局部的特殊樣本。 但是如果這個值過高，會導致欠擬合。這個參數需要使用CV來調整。3、max_depth[默認6]和GBM中的參數相同，這個值為樹的最大深度。 這個值也是用來避免過擬合的。max_depth越大，模型會學到更具體更局部的樣本。 需要使用CV函數來進行調優。 典型值：3-104、max_leaf_nodes樹上最大的節點或葉子的數量。 可以替代max_depth的作用。因為如果生成的是二叉樹，一個深度為n的樹最多生成n2個葉子。 如果定義了這個參數，GBM會忽略max_depth參數。5、gamma[默認0]在節點分裂時，只有分裂後損失函數的值下降了，才會分裂這個節點。Gamma指定了節點分裂所需的最小損失函數下降值。 這個參數的值越大，演算法越保守。這個參數的值和損失函數息息相關，所以是需要調整的。6、max_delta_step[默認0]這參數限制每棵樹權重改變的最大步長。如果這個參數的值為0，那就意味著沒有約束。如果它被賦予了某個正值，那麼它會讓這個演算法更加保守。 通常，這個參數不需要設置。但是當各類別的樣本十分不平衡時，它對邏輯回歸是很有幫助的。 這個參數一般用不到，但是你可以挖掘出來它更多的用處。7、subsample[默認1]和GBM中的subsample參數一模一樣。這個參數控制對於每棵樹，隨機采樣的比例。 減小這個參數的值，演算法會更加保守，避免過擬合。但是，如果這個值設置得過小，它可能會導致欠擬合。 典型值：0.5-18、colsample_bytree[默認1]和GBM裡面的max_features參數類似。用來控制每棵隨機采樣的列數的佔比(每一列是一個特徵)。 典型值：0.5-19、colsample_bylevel[默認1]用來控制樹的每一級的每一次分裂，對列數的采樣的佔比。 我個人一般不太用這個參數，因為subsample參數和colsample_bytree參數可以起到相同的作用。但是如果感興趣，可以挖掘這個參數更多的用處。10、lambda[默認1]權重的L2正則化項。(和Ridge regression類似)。 這個參數是用來控制XGBoost的正則化部分的。雖然大部分數據科學家很少用到這個參數，但是這個參數在減少過擬合上還是可以挖掘出更多用處的。11、alpha[默認1]權重的L1正則化項。(和Lasso regression類似)。 可以應用在很高維度的情況下，使得演算法的速度更快。12、scale_pos_weight[默認1]在各類別樣本十分不平衡時，把這個參數設定為一個正值，可以使演算法更快收斂。學習目標參數這個參數用來控制理想的優化目標和每一步結果的度量方法。1、objective[默認reg:linear]這個參數定義需要被最小化的損失函數。最常用的值有：binary:logistic 二分類的邏輯回歸，返回預測的概率(不是類別)。 multi:softmax 使用softmax的多分類器，返回預測的類別(不是概率)。在這種情況下，你還需要多設一個參數：num_class(類別數目)。 multi:softprob 和multi:softmax參數一樣，但是返回的是每個數據屬於各個類別的概率。2、eval_metric[默認值取決於objective參數的取值]對於有效數據的度量方法。 對於回歸問題，默認值是rmse，對於分類問題，默認值是error。 典型值有：rmse 均方根誤差(∑Ni=1?2N??????√) mae 平均絕對誤差(∑Ni=1|?|N) logloss 負對數似然函數值 error 二分類錯誤率(閾值為0.5) merror 多分類錯誤率 mlogloss 多分類logloss損失函數 auc 曲線下面積3、seed(默認0)隨機數的種子 設置它可以復現隨機數據的結果，也可以用於調整參數如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉這些參數。但是有個好消息，python的XGBoost模塊有一個sklearn包，XGBClassifier。這個包中的參數是按sklearn風格命名的。會改變的函數名是：1、eta ->learning_rate2、lambda->reg_lambda3、alpha->reg_alpha你肯定在疑惑為啥咱們沒有介紹和GBM中的』n_estimators』類似的參數。XGBClassifier中確實有一個類似的參數，但是，是在標准XGBoost實現中調用擬合函數時，把它作為』num_boosting_rounds』參數傳入。調整參數(含示例)我已經對這些數據進行了一些處理：City變數，因為類別太多，所以刪掉了一些類別。 DOB變數換算成年齡，並刪除了一些數據。 增加了 EMI_Loan_Submitted_Missing 變數。如果EMI_Loan_Submitted變數的數據缺失，則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的EMI_Loan_Submitted變數。 EmployerName變數，因為類別太多，所以刪掉了一些類別。 因為Existing_EMI變數只有111個值缺失，所以缺失值補充為中位數0。 增加了 Interest_Rate_Missing 變數。如果Interest_Rate變數的數據缺失，則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的Interest_Rate變數。 刪除了Lead_Creation_Date，從直覺上這個特徵就對最終結果沒什麼幫助。 Loan_Amount_Applied, Loan_Tenure_Applied 兩個變數的缺項用中位數補足。 增加了 Loan_Amount_Submitted_Missing 變數。如果Loan_Amount_Submitted變數的數據缺失，則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的Loan_Amount_Submitted變數。 增加了 Loan_Tenure_Submitted_Missing 變數。如果 Loan_Tenure_Submitted 變數的數據缺失，則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的 Loan_Tenure_Submitted 變數。 刪除了LoggedIn, Salary_Account 兩個變數 增加了 Processing_Fee_Missing 變數。如果 Processing_Fee 變數的數據缺失，則這個參數的值為1。否則為0。刪除了原先的 Processing_Fee 變數。 Source前兩位不變，其它分成不同的類別。 進行了量化和獨熱編碼(一位有效編碼)。如果你有原始數據，可以從資源庫裡面data_preparation的Ipython notebook 文件，然後自己過一遍這些步驟。首先，import必要的庫，然後載入數據。#Import libraries:import pandas as pdimport numpy as npimport xgboost as xgbfrom xgboost.sklearn import XGBClassifierfrom sklearn import cross_validation, metrics #Additional scklearn functionsfrom sklearn.grid_search import GridSearchCV #Perforing grid search
import matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlinefrom matplotlib.pylab import rcParamsrcParams['figure.figsize'] = 12, 4
train = pd.read_csv('train_modified.csv')target = 'Disbursed'IDcol = 'ID'
注意我import了兩種XGBoost：xgb - 直接引用xgboost。接下來會用到其中的「cv」函數。 XGBClassifier - 是xgboost的sklearn包。這個包允許我們像GBM一樣使用Grid Search 和並行處理。在向下進行之前，我們先定義一個函數，它可以幫助我們建立XGBoost models 並進行交叉驗證。好消息是你可以直接用下面的函數，以後再自己的models中也可以使用它。def modelfit(alg, dtrain, predictors,useTrainCV=True, cv_folds=5, early_stopping_rounds=50):if useTrainCV:xgb_param = alg.get_xgb_params()xgtrain = xgb.DMatrix(dtrain[predictors].values, label=dtrain[target].values)cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], nfold=cv_folds,metrics='auc', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds, show_progress=False)alg.set_params(n_estimators=cvresult.shape[0])
#Fit the algorithm on the dataalg.fit(dtrain[predictors], dtrain['Disbursed'],eval_metric='auc')
#Predict training set:dtrain_predictions = alg.predict(dtrain[predictors])dtrain_predprob = alg.predict_proba(dtrain[predictors])[:,1]
#Print model report:print "\nModel Report"print "Accuracy : %.4g" % metrics.accuracy_score(dtrain['Disbursed'].values, dtrain_predictions)print "AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(dtrain['Disbursed'], dtrain_predprob)
feat_imp = pd.Series(alg.booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)feat_imp.plot(kind='bar', title='Feature Importances')plt.ylabel('Feature Importance Score')
這個函數和GBM中使用的有些許不同。不過本文章的重點是講解重要的概念，而不是寫代碼。如果哪裡有不理解的地方，請在下面評論，不要有壓力。注意xgboost的sklearn包沒有「feature_importance」這個量度，但是get_fscore()函數有相同的功能。參數調優的一般方法。我們會使用和GBM中相似的方法。需要進行如下步驟：
選擇較高的學習速率(learning rate)。一般情況下，學習速率的值為0.1。但是，對於不同的問題，理想的學習速率有時候會在0.05到0.3之間波動。選擇對應於此學習速率的理想決策樹數量。XGBoost有一個很有用的函數「cv」，這個函數可以在每一次迭代中使用交叉驗證，並返回理想的決策樹數量。
2. 對於給定的學習速率和決策樹數量，進行決策樹特定參數調優(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample_bytree)。在確定一棵樹的過程中，我們可以選擇不同的參數，待會兒我會舉例說明。
3. xgboost的正則化參數的調優。(lambda, alpha)。這些參數可以降低模型的復雜度，從而提高模型的表現。
4. 降低學習速率，確定理想參數。咱們一起詳細地一步步進行這些操作。第一步：確定學習速率和tree_based 參數調優的估計器數目。為了確定boosting 參數，我們要先給其它參數一個初始值。咱們先按如下方法取值：
1、max_depth = 5 :這個參數的取值最好在3-10之間。我選的起始值為5，但是你也可以選擇其它的值。起始值在4-6之間都是不錯的選擇。
2、min_child_weight = 1:在這里選了一個比較小的值，因為這是一個極不平衡的分類問題。因此，某些葉子節點下的值會比較小。
3、gamma = 0: 起始值也可以選其它比較小的值，在0.1到0.2之間就可以。這個參數後繼也是要調整的。
4、subsample,colsample_bytree = 0.8: 這個是最常見的初始值了。典型值的范圍在0.5-0.9之間。
5、scale_pos_weight = 1: 這個值是因為類別十分不平衡。
注意哦，上面這些參數的值只是一個初始的估計值，後繼需要調優。這里把學習速率就設成默認的0.1。然後用xgboost中的cv函數來確定最佳的決策樹數量。前文中的函數可以完成這個工作。#Choose all predictors except target IDcols
predictors = [x for x in train.columns if x not in [target,IDcol]]
xgb1 = XGBClassifier(
learning_rate =0.1,
n_estimators=1000,
max_depth=5,
min_child_weight=1,
gamma=0,
subsample=0.8,
colsample_bytree=0.8,
objective= 'binary:logistic',
nthread=4,
scale_pos_weight=1,
seed=27)
modelfit(xgb1, train, predictors)</ol>從輸出結果可以看出，在學習速率為0.1時，理想的決策樹數目是140。這個數字對你而言可能比較高，當然這也取決於你的系統的性能。注意：在AUC(test)這里你可以看到測試集的AUC值。但是如果你在自己的系統上運行這些命令，並不會出現這個值。因為數據並不公開。這里提供的值僅供參考。生成這個值的代碼部分已經被刪掉了。<喎?"/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">="第二步-maxdepth-和-minweight-參數調優">第二步： max_depth 和 min_weight 參數調優我們先對這兩個參數調優，是因為它們對最終結果有很大的影響。首先，我們先大范圍地粗調參數，然後再小范圍地微調。
注意：在這一節我會進行高負荷的柵格搜索(grid search)，這個過程大約需要15-30分鍾甚至更久，具體取決於你系統的性能。你也可以根據自己系統的性能選擇不同的值。param_test1 = {'max_depth':range(3,10,2),'min_child_weight':range(1,6,2)}gsearch1 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=140, max_depth=5,min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8,objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27), param_grid = param_test1, scoring='roc_auc',n_jobs=4,iid=False, cv=5)gsearch1.fit(train[predictors],train[target])gsearch1.grid_scores_, gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_

❿ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼

大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。

數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。

大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。

拓展資料：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。