数据挖掘模型（数据挖掘模型的开发过程耗时最长的环节）

本篇文章给大家谈谈数据挖掘模型，以及数据挖掘模型的开发过程耗时最长的环节对应的知识点，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、数据挖掘的应用领域有哪些
• 2、数据挖掘常用的模型有哪些?
• 3、常用的数据挖掘模型评估技术有哪些，至少写出3种，用自己的语言详细阐述其主要思想
• 4、数据挖掘的基本步骤是什么
• 5、数据挖掘中多个模型如何比较其性能？
• 6、数据挖掘系列 什么是逻辑回归训练模型？

数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的判哗的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：

(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；

(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；

(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产昌链生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；

(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；

一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：

美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。

Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据耐冲孙的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。

Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

数据挖掘常用的模型有哪些?

1、监督学习模型

监督学习模型，就是人们经常说的分类，通过已经有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型，然后再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也洞春就具有了对未知数据进行分类的能力。

2、无监督学习模型

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构，应用场景包括关联规纳衡耐则的学习以及聚类等。

3、半监督学习

半监督学习算法要求输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括拦戚一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。

常用的数据挖掘模型评估技术有哪些，至少写出3种，用自己的语言详细阐述其主要思想

提问者问题不明确嘛，你是想要什么模型的评估技术呢？我就默认你是要评估分类模型吧。

评估分类器的准确率，有以下常用方法：保持、交叉验证、自助法。

保持：把给定数据随机分为两组：训练集和检验集，其中前者占三分迅卖之二。用训练集导出模型，其准确率用检验集估计。

交叉验证：K折交叉验证。把初始数据分成K个数量大致相等的不相交的子集。每次选一个子集做检验集，其他的做训练集。如此做K次。准确率估计是K次正确分类的总数亩慎逗除以初始数据的总数。一般都取K等于10.

自助法（bootstrap method）:从初始数据中多次的进行有放回抽样孝数，来组成一个训练集，也就是说有的元组可能被多次重复抽入训练集中。然后把剩余的数据做为检验集。自助法一般适用于小数据。

以上方法的核心思想都差不多了，无非是先建模后检验，区别只是训练集和测试集的选法不同，检验次数和结果的算法有所差别而已。

数据挖掘的基本步骤是什么

本文操作环境：windows10系统、thinkpad t480电脑。

具滑逗卜体步骤如下：

1、定义问题

在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。

2、建立数据挖掘库

建立数据挖掘库包括以下指衡几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

3、分析数据

分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。

4、准备数据

这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。

5、建立模型

建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。

6、评价模型

模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。

7、实施

模型建立并经验证信穗之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。

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数据挖掘中多个模型如何比较其性能？

可以使用控制变量法。

最简单粗暴的方法：

使用相同历宴的数据集，提取同样的特征，即保证样本-特征矩阵是同一个

然后在该数据集特征矩阵上使用多个模型进行任务，记录模型在此过程中的总耗时、内存空间消耗，或其它你需要比肢者银较的指标。

注：不同的模型可能会因为参数的不同，而对最终结果产生影响，所以还可以对每嫌袭个模型使用不同的参数进行横向比较，选出针对该模型的最佳参数，之后再在不同的模型之间进行比较。

数据挖掘系列 什么是逻辑回归训练模型？

逻辑回归模型是统计分析模型的一种好族表述，主要理解就是寻找一个逻辑上存在的曲线、直线或者平面使得数据中的大部分点都落在这个平面或者线条上。在数据挖掘中逻辑回归模型指的就是采用mse损失函数的线性模型，主要是拟合曲线，贴近数据点。逻辑回归模型适用于寻找具有一定规律的连续数据，比如简单的线性方程y=ax+b等，或者其他的一些连续数据。简单理解就是产生的结果是范李轿围性的数值的叫做逻辑回归，是提前指定的数值的就是分类。

想要更系统的了解逻辑回归模型哪袜肆的概念，建议找本初级教材学习下。

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