数据挖掘与分析研发统计年报培训教材.pptx

汇报人：XX2024-01-02数据挖掘与分析研发统计年报培训教材

目录数据挖掘与分析概述数据预处理与特征工程经典数据挖掘算法及应用可视化技术在研发统计年报中应用

目录文本挖掘在研发统计年报中应用大数据技术在研发统计年报中应用前景

01数据挖掘与分析概述

数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在联系和规律。在信息化时代，数据已经成为一种重要的资源，数据挖掘能够帮助企业和组织更好地利用数据，提高决策效率和准确性，促进业务创新和发展。数据挖掘定义及重要性重要性数据挖掘定义

数据分析数据分析是对数据进行收集、整理、处理、分析和解释的过程，目的是提取有用信息和形成结论。数据挖掘与数据分析关系数据挖掘是数据分析的一种高级形式，它利用更复杂的算法和技术来发现数据中的潜在模式和规律。数据分析为数据挖掘提供基础，而数据挖掘则能够更深入地挖掘数据中的价值。数据分析与数据挖掘关系

通过数据挖掘技术对研发过程中产生的数据进行统计和分析，包括研发人员、经费、项目等方面的数据。研发数据统计利用数据挖掘技术对历年研发数据进行趋势分析，预测未来研发方向和重点。研发趋势分析通过数据挖掘技术对研发项目的绩效进行评估，包括项目成果、经济效益、社会效益等方面的评估。研发绩效评估研发统计年报中数据挖掘应用

02数据预处理与特征工程

对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性和一致性。缺失值处理异常值检测与处理数据转换通过统计学方法或机器学习算法识别异常数据，并进行相应的处理，如替换、删除等。将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如数据归一化、标准化、离散化等。030201数据清洗与转换方法

通过统计学方法或机器学习算法评估特征的重要性，选择与目标变量相关性强的特征，以提高模型的性能和可解释性。特征选择采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法将高维数据降至低维空间，减少计算复杂度和过拟合风险。降维技术特征选择与降维技术

案例：研发数据统计预处理实践研发项目数据清洗针对研发项目数据中的缺失值、异常值等问题，进行数据清洗和处理，保证数据质量。研发人员特征工程提取研发人员的技能、经验、绩效等特征，构建适合研发人员分析的特征集。研发成果数据转换将研发成果数据转换为适合分析的形式，如将文本描述转换为数值型数据，便于后续的统计分析和数据挖掘。

03经典数据挖掘算法及应用

FP-Growth算法采用前缀树结构存储频繁项集，提高了关联规则挖掘的效率，适用于大规模数据集。序列模式挖掘发现数据中的时序关联规则，如用户行为序列分析、股票价格预测等。Apriori算法通过寻找频繁项集来发现数据中的关联规则，适用于购物篮分析、交叉销售等场景。关联规则挖掘算法及应用场景

123将数据划分为K个簇，使得簇内数据相似度高、簇间相似度低，适用于客户细分、图像压缩等场景。K-means算法通过构建层次结构对数据进行聚类，可发现不同层次的簇结构，适用于生物信息学、社交网络分析等。层次聚类算法基于密度对数据进行聚类，可以发现任意形状的簇，适用于异常检测、空间数据挖掘等。DBSCAN算法聚类分析算法及应用场景

通过构建决策树对数据进行分类或预测，易于理解和解释，适用于信用评分、医疗诊断等场景。决策树模型支持向量机（SVM）神经网络模型集成学习方法在高维空间中寻找最优超平面进行分类或回归预测，适用于文本分类、图像识别等。模拟人脑神经元连接方式进行学习和预测，适用于语音识别、图像识别等复杂模式识别问题。通过组合多个弱学习器构建强学习器，提高模型的泛化能力，如随机森林、梯度提升树等。分类与预测模型在研发统计中应用

04可视化技术在研发统计年报中应用

数据可视化是一种将数据转化为视觉形式的过程，通过图形、图表、图像和动画等手段，直观展现数据内在结构和规律。数据可视化定义Excel、Tableau、PowerBI、D3.js等，各具特色，适用于不同场景和需求。常用数据可视化工具数据可视化基本概念和工具介绍

03研发过程管理与监控运用甘特图、燃尽图等，实时监控研发项目进度和质量，确保项目按计划推进。01研发项目投入与产出分析通过柱状图、折线图和散点图等，展示研发项目投入与产出关系，分析项目效益。02研发团队人员构成与技能分布利用饼图、热力图等，呈现研发团队人员构成和技能分布情况，为人力资源优化提供参考。研发数据统计可视化实践案例分享

根据数据类型和展示需求，选择最合适的图表类型，以便准确传达信息。选择合适图表类型遵循图表设计原则，如简洁明了、色彩搭配合理、突出重点等，提升图表美观度和易读性。优化图表设计掌握数据解读技巧和方法，如对比分析、趋势分析等，深入挖掘数据背后的信息和规律。强化数据解读能力提升可视化效果技巧和方法

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