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凤凰系统官网:小白必看!数据挖掘进阶篇


本文摘要:从数据本身来看,数据挖掘一般需要信息收集、数据构筑、数据规章、数据清扫、数据转换、数据挖掘执行过程、模式评价、科学知识响应8个步骤。

从数据本身来看,数据挖掘一般需要信息收集、数据构筑、数据规章、数据清扫、数据转换、数据挖掘执行过程、模式评价、科学知识响应8个步骤。步骤(1)信息收集:根据确认的数据分析对象,抽象数据分析所需的特征信息,自由选择合适的信息收集方法,收集的信息缓存数据库。对于大量数据,自由选择合适的数据存储和管理数据仓库很重要。

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步骤(2)数据构建:将具有不同源、格式和特征性质的数据逻辑或物理有机地集中,为企业获得全面的数据共享。步骤(3)数据协议:如果继续运行大量数据挖掘算法,即使少量数据也需要很长时间,但进行商业运营数据挖掘需要非常多的数据量。数据协议技术可以用来得到数据集的协议响应。

它非常大,但步骤(4)数据清扫:数据库中的数据有些不包含原始(感兴趣的属性缺乏属性值)噪声(包括错误的属性值),完全不一致(某种程度的信息是不同的响应方式, 否则,挖出的结果不会有很强的意义。步骤(5)数据转换:通过平滑嵌入、数据概念化、正规化等方式将数据转换为仅限于数据挖掘的形式。在一些实数型数据中,通过概念层次和数据线性化来切换数据也是最重要的一步。步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库的数据信息,自由选择合适的分析工具,用统计资料方法、事例推理小说、决策树、规则推理小说、模糊集合、甚至神经网络、遗传算法的方法步骤(7)模型评估:从业务角度,行业专家验证数据挖掘结果的正确性。

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步骤(8)科学知识响应:将数据挖掘得到的分析信息可视化提示给用户,或者作为新的科学知识存储在知识库中,以便在其他应用程序中使用。数据挖掘过程是一个循环的过程,如果每一步都没有超出预期的目标,则必须回到上一步,进行新的调整,继续执行。并不是所有的数据挖掘工作都需要这里列出的所有步骤. 例如,如果某项工作不存在多个数据源,则可以从步骤(2)开始省略。

步骤(3)数据协议,步骤(4)数据清扫,步骤(5)排列数据变换和数据预处理。在数据挖掘中,最低60%的费用可能花在步骤(1)的信息收集阶段,其中最低60%以上的劳力和时间花在数据预处理上。


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