数据挖掘的基本流程（数据挖掘基本流程简述）

本篇文章给大家谈谈数据挖掘的基本流程，以及数据挖掘基本流程简述对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据挖掘标准作业流程，主要分为哪几个步骤
• 2、数据挖掘过程
• 3、数据挖掘的基本流程是什么

数据挖掘标准作业流程，主要分为哪几个步骤

数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：

1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。

2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。

3.数据预处理，因为数郑并据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。

4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。

5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有歼尺意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异 ，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。

6.实施，数据挖掘流程通过良性循环，最后将整合过后喊改迹的模型应用于商业，但模型的完成并非代表整个项目完成，知识的获得也可以通过组织化、自动化等机制进行预测应用，该阶段包含部署计划、监督、维护、传承与最后的报告结果，形成整个工作循环。

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数据挖掘过程

数据挖掘的过程主要有：

1、定义目标

2、获取数据（直接获取或者爬虫）

3、数据探索（初步研究，无特别严格的流程）

4、数据预处理（数据清洗【去掉脏数据】、数据集成【集中】、数据变换【规范化】、数据规约【精简】）

脏数据：无效、异常、空

数据集成：不同来源液森的数据放在一起

5、挖掘建模(分类、聚类、关联、预测)

6、模型评搏埋芦价与发布基带

数据挖掘的基本流程是什么

数据挖掘流程：

定义问题：清晰地定义出业务问题，伏答确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和物厅裤数据的特点选择罩简相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

关于数据挖掘的基本流程和数据挖掘基本流程简述的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。