數(shù)據(jù)挖掘步驟一般有哪些？數(shù)據(jù)挖掘名詞解釋
數(shù)據(jù)挖掘步驟一般有哪些
1、定義問題
在開始知識(shí)發(fā)現(xiàn)之前最先的也是最重要的要求就是了解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。必須要對(duì)目標(biāo)有一個(gè)清晰明確的定義，即決定到底想干什么。比如，想提高電子信箱的利用率時(shí)，想做的可能是“提高用戶使用率”，也可能是“提高一次用戶使用的價(jià)值”，要解決這兩個(gè)問題而建立的模型幾乎是完全不同的，必須做出決定。
2、建立數(shù)據(jù)挖掘庫
建立數(shù)據(jù)挖掘庫包括以下幾個(gè)步驟：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)描述，選擇，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估和數(shù)據(jù)清理，合并與整合，構(gòu)建元數(shù)據(jù)，加載數(shù)據(jù)挖掘庫，維護(hù)數(shù)據(jù)挖掘庫。
3、分析數(shù)據(jù)
分析的目的是找到對(duì)預(yù)測(cè)輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，和決定是否需要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含成百上千的字段，那么瀏覽分析這些數(shù)據(jù)將是一件非常耗時(shí)和累人的事情，這時(shí)需要選擇一個(gè)具有好的界面和功能強(qiáng)大的工具軟件來協(xié)助你完成這些事情。
4、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
建立模型之前的最后一步數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作?？梢园汛瞬襟E分為四個(gè)部分：選擇變量，選擇記錄，創(chuàng)建新變量，轉(zhuǎn)換變量。
5、建立模型
建立模型是一個(gè)反復(fù)的過程。需要仔細(xì)考察不同的模型以判斷哪個(gè)模型對(duì)面對(duì)的商業(yè)問題最有用。先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，然后再用剩下的數(shù)據(jù)來測(cè)試和驗(yàn)證這個(gè)得到的模型。有時(shí)還有第三個(gè)數(shù)據(jù)集，稱為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y(cè)試集可能受模型的特性的影響，這時(shí)需要一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)挖掘模型需要把數(shù)據(jù)至少分成兩個(gè)部分，一個(gè)用于模型訓(xùn)練，另一個(gè)用于模型測(cè)試。
6、評(píng)價(jià)模型
模型建立好之后，必須評(píng)價(jià)得到的結(jié)果、解釋模型的價(jià)值。從測(cè)試集中得到的準(zhǔn)確率只對(duì)用于建立模型的數(shù)據(jù)有意義。在實(shí)際應(yīng)用中，需要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類型和由此帶來的相關(guān)費(fèi)用的多少。
數(shù)據(jù)挖掘名詞解釋
“數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。”
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘步驟一般有哪些 數(shù)據(jù)挖掘名詞
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