数据挖掘流程(数据挖掘标准流程有哪些)

本篇文章给大家谈谈数据挖掘流程,以及数据挖掘标准流程有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

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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。

什么是数据挖掘,或数据挖掘的过程是什么

1.1 数据挖掘的兴起

1.1.1 数据丰富与知识匮乏

对信息进行再加工,即进行更深入的归纳分析,从信息中理解其模式,方能获得更有用的信息,即知识。在大量知识积累基础上,总结出原理和法则,就形成了所谓智慧。

当前的尴尬境地:“丰富的数据”而“贫乏的知识”

1.1.2 从数据到知识

数据仓库的形成:随着数据量的增长,数据源所带来的各种数据格式不相容性,为来便于获得决策所需信息,就有必要将整个机构的数据以统一形式集成存储在一起,这就形成了数据仓库(data warehouse,DW)

OLAP(On Line Analytical Processing)在线分析工具:针对市场变化加速,人们提出了能进行实时分析和产生相应报表的再现分析工具OLAP。 OLAP 能允许用户以交互方式浏览数据仓库内容,并对其中 数据进行多维分析。

OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下,是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。

智能化自动分析工具:为适应变化迅速的市场环境,就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具,来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。这类工具能自身生成多种假设 ➡️然后用数据仓库(or大型数据库)中的数据进行检验或验证 ➡️然后返回用户最有价值的检验结果。

此外,这类工具还应能适应现实世界中数据的多种特性(量大、含噪声、不完整、动态、稀疏性、异质、非线性等)

1.1.3 数据挖掘(DM)的产生

1995年,在美国计算机年会上,提出了数据挖掘(DM,Data Mining) 的概念,即通过数据库抽取隐含的、未知的、具有潜在使用价值信息的过程

整个知识弯穗发现过程是由若干重要步骤组成(数据挖掘只是其中一个重要步骤):

1)数据清洗:清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据

2)数据集成:将来自多数据源中的相关数据组合到一起

3)数据转换:将数据转换为易于进行数据挖掘的埋档卜数据存储形式

4)数据挖掘:它是知识挖掘的一个重要步骤,其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识

5)模式评估:其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的模式知识

6)知识表示:其作用是利用可视化和知识表达技术,向用户展示所挖掘出的相关知识

1.1.4 数据挖掘解决的商业问题(案例)

客蠢闷户行为分析

客户流失分析

交叉销售

欺诈检测

风险管理

客户细分

广告定位

市场和趋势分析

大数据掘金——数据挖掘过程

1.商业问题理解

全面了解管理对新知识的需求以及对企业目标的明确认识。

进行项目规划,明确负责收集数据、分析数据、汇报结果的人员。在这一早期阶段,还应当对进行研究的经费预算,至少要给出预算上限和大致数据。

2.数据理解

将商业问题与使用数据完美匹配。

定量数据:用数值来衡量,可以是离散的,也可以使连续的。也成为分类数据包括定序和定类两种,定序数据有有限多个可排序的取值(差、好、极好),定类数据具有有限不可排序的取值(男、女)。定量数据可以由几组概率分布来表示。概率分布显示了数据是如何分布的

定性数据:可以进行编码,通过频率分布表示。

3.数据准备

数据处理。真实世界的数据通常都是不羡扮完全的(缺乏属性值、特殊性或只有总数)、杂乱的(包含错误或异常值)、不连续的(编码或名字中存在矛盾)。由于数据来自不同的数据源,它们之间具有不同的格式,如选取的数据可能来自平面文件、音频、图片或网页,必须转化为持续统一的格式。

4.建立模型

需要利用多种模型,经过多次实验和测量,找出解决某个实际问题的最佳方缺枣案。甚至对于单个模型或公式而言,也是需要对参数进行标准化才能得到最优结果。某些方法对数据格式有特殊要求,因此还需要退回到数据准备阶段重新处理。

数据挖掘建模的标准流程是将大规模未经处理数据分为小组,以进行测试或检验。然后分析师就可以根据一部分数据(实验组)建立模型(可以使用任何建模方法或公式),用另一部分数据(测试组)测试建立起来的模型。

5.检验和评估

对建立起来的模型进行测量和评估,确定其准确性和一般性。在实际环境中测试模型是否符合时间和财务的要求。这一发现过程的成功与否取决于数据分析师、商业分析师和决策者(如企业管理者)的互动。为了更好地解兄扮灶读数据,我们通常使用表格或可视化技术(如数据透视表、交叉表分析、饼图、柱状图、箱线图和散点图等)。

6.部署

数据部署这一步可能仅仅是给出一份报告,但也有可能要将整个数据挖掘过程在全公司重复一遍。

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。

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什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

数据挖掘(Data Mining)是指通过大量数据集进行稿梁团分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲,数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此,数据挖掘存在以下特点:

(1)数据集大且不完整

数据挖掘所需要的数据集是很大的,只有数据集越大,得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律,结果也才越准确。除此以外,数据往往都是不完整的。

(2)不准确性

数据挖掘存在不准确性,主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据;键橘在工厂环境中,正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰,而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据,就叫做噪声,它们会导致数据挖掘存在不准确性。

(3)模糊的和随机的渣碰

数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察,或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容,这个时候如果想要做相关的分析操作,就只能在大体上做一些分析,无法精确进行判断。

而数据的随机性有两个解释,一个是获取的数据随机;我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习,那么一切的操作都属于是灰箱操作。

关于数据挖掘流程和数据挖掘标准流程有哪些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。

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