轻松应用 RapidMiner 内置案例模板实现数据挖掘详解（上篇）

RapidMiner 案例模板

RapidMiner 机器学习平台提供了一个可视化的操作界面，允许用户通过拖放的方式构建数据分析流程。

RapidMiner 目前内置了 13 种案例模板，这些模板是预定义的数据分析流程，可以帮助用户快速启动和执行常见的数据分析任务。在本期文章中，我们选取了其中 6 种内置模板的详细步骤，为大家进行逐一介绍，案例模板包含：客户流失分析、精准营销、信用风险、购物篮分析、预测性维护、价格风险聚类。

案例模板界面

*如内置模板不能满足用户的场景，用户也可以使用模型流程设计器构建自己的模型流程。

1、客户流失分析

流失模型是电信行业用于预测客户流失的重要分析工具，通过分析客户行为和历史数据，帮助企业识别流失风险，制定策略以减少客户流失率，保持业务稳定增长。

步骤 1：

加载一个客户数据集，该数据集包含如下客户属性：

• 年龄

• 使用的技术（4G、光纤等）

• 成为客户的时间

• 去年的平均账单金额

• 支持电话的数量

• 去年是否放弃服务？

步骤 2：

编辑、转换和学习（ETL）以及准备数据：标记目标标签列（即流失指标），并将数值型流失列转换为二进制。

步骤 3：

模型验证至关重要！交叉验证将数据集分割为训练集，然后是独立的测试集。这种分割多次进行，以获得更好的性能估计。

2、精准营销

营销策略通过分析历史数据，建立客户响应模型，预测潜在反应者，旨在提升新营销活动的转化率。

步骤 1：

加载并准备过去市场营销活动的数据，包括接收者的属性（例如年龄、性别、地区）和行为属性（产品与服务的使用情况、网站等）。

步骤 2：

确定哪些因素影响对市场营销活动的反应，以提高预测的准确性。

步骤 3：

训练并验证客户反应模型。

步骤 4：

加载包含新营销活动潜在接收者的数据。应用客户反应模型来识别并触达那些最有可能以期望方式响应营销活动的接收者。

步骤 5：

通常，忽略会响应的接收者比向不响应的人发送活动的成本更高。考虑这些成本，计算并应用最优的置信度阈值。

3、信用风险

信用风险建模利用支持向量机（SVM）模型，通过训练模型并调整参数 C 和 gamma 来预测信用违约风险，进而对新数据进行风险评分。

步骤 1：

加载对手方风险数据，其中包含公司属性和过去的违约观察记录。对于那些缺少违约观察记录的公司，应该预测其违约风险。

步骤 2：

编辑、转换和加载（ETL）- 将数据分为两组：一组包含标签值的行，另一组标签值缺失的行。包含标签的行用于训练一个模型，该模型应预测没有标签的行的违约风险。

步骤 3：

训练并优化支持向量机（SVM）模型以预测信用风险。这个优化操作器会变化 SVM 的重要参数 C 和 gamma，以返回具有最大预测准确性的模型。

4、购物篮分析

购物篮分析通过分析商品组合购买模式，构建关联规则，以生成产品推荐，帮助商家优化库存和促销策略。

步骤 1：

加载交易数据，其中包含交易 ID、产品 ID 和一个数量指标。这些数据表示作为交易一部分的特定产品被购买了多少次。

步骤 2：

编辑、转换和加载（ETL）- 通过连接聚合交易数据，以便交易中的产品在一个条目中。

步骤 3：

使用 FP-Growth 算法确定频繁项集。频繁项集指的是集合中的物品（产品）经常一起被购买，即在一定比例的交易中出现。这个比例由项集的支持度（support）给出。

步骤 4：

创建关联规则，这些规则可以根据规则的置信度用于产品推荐。

5、预测性维护

预测性维护根据过去机器运行和故障的观察数据来建模设备故障。将模型应用于当前情况，以预测机器故障并预先安排维护。

步骤 1：

加载过去机器运行的数据，这些数据被标记了是否有故障发生的信息。

步骤 2：

使用各种属性加权算法确定影响因素，并将它们的权重结果进行平均。

步骤 3：

训练一个 k-最近邻（k-NN）模型——优化 k 值（考虑用于预测的参考情况数量），以实现最大的故障预测准确性。

步骤 4：

加载新数据，并将机器故障模型应用于当前机器运行，以预测潜在的机器故障。

6、价格风险聚类分析

价格风险聚类模型通过标准化处理时间序列数据，并应用 X-Means 算法进行聚类分析，以识别和理解股票价格之间的风险关联。

步骤 1：

加载德国 DAX 30 股票的价格数据。将日期列设置为角色 ID。

步骤 2：

对每个价格时间序列进行标准化，即对值进行 Z 变换，使得变换后的平均值为 0，标准差为 1。

步骤 3：

转置数据集（使每个时间序列现在成为一行），并对数据进行聚类，使得每个序列归入一个聚类中。

关于 Altair 澳汰尔

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