学习数据挖掘的最佳路径是什么

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。

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

聚类算法:K-Means,EM

关联分析:Apriori

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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