澳洲悉尼大学课程辅导|QBUS6810

如今，企业通常可以访问非常丰富的信息数据集，这些数据集通常是作为公司或业务部门主要机构活动的副产品自动生成的。数据挖掘涉及推断和验证数据中的模式、结构和关系，作为支持商业环境中决策的工具。

QBUS6810(统计学习和数据挖掘)课程辅导深入了解了可视化和分析业务和市场数据的主要统计方法。它提供了提取特定任务所需信息所需的工具，例如信用评分、预测和分类、市场细分和产品定位。重点介绍使用现代软件工具进行数据挖掘的商业应用。

一、学习重点

1. 统计学习理论基础

统计学习理论是统计学习和数据挖掘课程的基础部分。该部分内容包括对概率论和统计理论的深入理解，以及如何将这些理论应用于实际数据分析。学生将学习经典的统计模型，如线性回归和逻辑回归模型，以及这些模型的假设条件和适用范围。此外，还会介绍模型评估方法，如交叉验证和AIC/BIC准则，帮助学生选择最优模型。

2. 监督学习方法

监督学习是数据挖掘中最常见的方法之一，重点在于预测和分类。课程内容涵盖各种监督学习算法，包括线性和非线性回归、决策树、支持向量机(SVM)、k近邻算法(k-NN)等。学生将学习如何处理不同类型的数据，选择合适的模型，并使用评估指标(如准确率、精确率、召回率和F1分数)来评估模型性能。实际应用案例也将被讨论，以帮助学生理解这些算法在实际问题中的应用。

3. 无监督学习方法

无监督学习方法主要用于数据聚类和降维。在这部分课程中，学生将学习k-means聚类、层次聚类、DBSCAN等常见的聚类算法，以及主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)等降维技术。课程还将探讨如何选择适当的聚类数目和评估聚类效果的方法，如轮廓系数和SSE(Sum of Squared Errors)。这些技术在大数据处理和特征提取中有着广泛的应用。

4. 高维数据分析

随着数据量的增加，分析高维数据变得越来越重要。本部分课程将介绍高维数据的特点和挑战，以及应对这些挑战的技术。学生将学习如何使用正则化方法(如LASSO和Ridge回归)来处理高维数据的过拟合问题。此外，还将讨论特征选择和特征工程的重要性，并介绍常用的方法，如递归特征消除(RFE)和基于树模型的特征重要性评估。

5. 数据预处理和清洗

数据预处理和清洗是数据分析过程中的关键步骤。课程内容包括缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化和归一化等。学生将学习如何使用不同的方法来填补缺失值，如均值填补、插值法和多重插补。此外，课程还将介绍如何处理分类数据和文本数据，包括编码技术(如独热编码和词袋模型)和文本预处理(如分词和停用词处理)。

二、辅导成果

完成本单元后，您应该能够：

LO1 . 认识机器学习如何帮助组织优化业务流程并大规模做出有效决策。

LO2 .将商业决策问题表述为预测机器学习问题。

LO3 .选择相关的机器学习算法和工具来解决一系列业务预测和数据挖掘问题。

LO4 .根据统计和计算特性评估机器学习算法和技术。

LO5 .使用机器学习和数据挖掘方法从大量数据中提取商业洞察。

LO6 .使用行业标准的计算工具应用机器学习和数据挖掘技术。

LO7 . 在数据团队内有效协作。

LO8 .向商业受众有效地传达数据驱动的结果和见解。

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