1、数据挖掘概述

数据挖掘：寻找数据中隐含的知识并用于产生商业价值
数据挖掘产生原因：海量数据、维度众多、问题复杂

数据挖掘作用：

• 分类问题（该新闻是属于体育新闻还是娱乐新闻还是其他类型）
• 聚类问题（地上掉落的一堆树叶，哪些属于同一棵树）
• 回归问题（已知前几年的房价数据，预测明年的房价）
• 关联问题（推荐算法）

数据挖掘流程：

1. 业务理解：和业务方充分沟通，明确需求
2. 数据理解
3. 数据准备
   数据清洗：
   .缺失值处理（删除、填充、不做处理）
   .异常值处理：数据本身错误（记录时错误）、数据本身是正常的但不符号业务实际（某账号游戏充值10万）要对正常异常值保留甚至特别留意
   .数据偏差：处理数据严重不对等不均衡情况
   .特征选择：

构建训练集和测试集方法（留出法、交叉严重法、自助法）

5. 构建模型
6. 评估模型
7. 模型部署

2、数据挖掘常用库

数学模块math
日期时间模块datetime
随机模块random
文件模块操作file
正则匹配模块re
系统接口模块sys

import math
dir(math)  #查看math中所有方法名称
help(math) #match的描述，以及方法的介绍

3、模型介绍

3.1 分类

分类是有监督的学习过程。 处处理分类问题首先要有一批已经有标签结果的数据，经过分类算法的学习，
就可以预测新的未知数据的分类。
分类模型： KNN 算法、决策树算法、随机森林、SVM 等

3.2 聚类

聚类是无监督的，聚类就是把一个数据集划分成多个组的过程，使得组内的数据尽量高度集中，而和其他组的数据之间尽量远离。这种方法是针对已有的数据进行划分，不涉及未知的数据。

3.3 回归

回归：与分类问题十分相似，都是根据已知的数据去学习，然后为新的数据进行预测。但是不同的是，分类方法输出的是离散的标签，回归方法输出的结果是连续值

3.4 关联

关联问题对应的方法就是关联分析。这是一种无监督学习，关联分析是要在已有的数据中寻找出数据的相关关系。比如在我们津津乐道的啤酒与尿布

3.5 模型集成

模型集成也可以叫作集成学习，其思路就是去合并多个模型来提升整体的效果
训练多个并列的模型，或者串行地训练多个模型
模型集成的 3 种方式：

1. Bagging(装袋法)：多次随机抽样构建训练集，每构建一次，就训练一个模型，最后对多个模型的结果附加一层决策，使用平均结果作为最终结果。随机森林算法就运用了该方法
   
2. Boosting(增强法):是串行的训练，即每次把上一次训练的结果也作为一个特征，不断地强化学习的效果。
   
3. Stacking（堆叠法）：是对前面两种方法进行了扩展，训练的多个模型既可
   以进行横向扩展，也可以进行串行增强，最终再使用分类或者回归的方法把前面模型的结果进行整合。
   其中的每一个模型可以使用不同的算法，对于结构也没有特定的规则，真正是 “黑猫白猫，抓住老鼠就是好猫”。所以，在使用堆叠法时，就需要你在具体业务场景中不断地去进行尝试和优化，以达到最佳效果。

4、模型评估

模型评估就是对你的模型进行多种维度的评估，来确认你的模型是否可以应用。
准确率指标：

• TP（true positive）原本为真，且被预测为真
• TN（true negative）原本为真，但预测为假
• FP（false positive）原本为假，但被预测为真
• FN（false negative）原本为假，且预测为假

计算数值：

1. 准确率：预测正确的比例 (TP+FN)/(TP+TN+FP+FN)
   在所有样本中，预测正确的概率
2. 精确率：在所有真的样本中被预测为真的比例 TP/(TP+FP)你认为的正样本中，有多少是真的正确的概率
3. 召回率：按预测结果分，在所有预测为真的样本中实际也是真的比例 TP/(TP+FN)正样本中有多少是被找了出来

ROC 曲线

两个值：真正例率和假正例率
真正例率：TP/（TP+FN）
假正例率：FP/（FP+TN）
使用这两个值在坐标系上画出一系列的点，纵坐标是真正例率，横坐标是假正例率，把这些点连起来形成的曲线就是 ROC 曲线

ROC 曲线下方的面积是 AUC 值（Area Under Curve，曲线下面积），ROC 曲线和 AUC 值可以反映一个模型的稳定性，当 ROC 曲线接近对角线时，说明模型输出很不稳定，模型就越不准确

一些其他指标：泛化能力（过拟合与欠拟合）、可解释性、鲁棒性、模型速度

这些模型评估，大多适用于分类模型，因为分类模型是一种监督模型，对于无监督模型，本身没有非常明确的结果标准，所以也很难找到一个衡量指标

5、模型应用

模型产出结果，都需要应用到业务当中去

服务架构部署一些概念：
Flask Web 框架：在日常的任务中可以使用 Flask 作为构建我们的 Web 服务框架，它是用 Python 来实现的。

Gunicorn HTTP 服务：可以理解成 HTTP 服务器，需要注意的是 Gunicorn 只能运行在 Linux 服务器上面。

Nginx 负载均衡：Nginx 是一个功能很强大的 Web 服务项目，它可以用作负载均衡器，很多大公司都在使用。负载均衡用于通过集群中的多个服务器或实例将工作负载进行分布，目的是避免任何单一资源发生过载，进而将响应时间最小化、程序吞吐量最大化。在上图中，负载均衡器是面向客户端的实体，会把来自客户端的所有请求分配到集群中的多台服务器上。

客户端：业务的具体场景，可能是手机 App，也可能是其他服务器应用，客户端会向托管用于模型预测的架构服务器发送请求。比如今日头条 App 页面下拉，将会调用推荐算法模型进行推荐内容的计算。