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大数据挖掘地基本步骤.doc

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数据挖掘的根本步骤
数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化,每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤,针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外,数据的完整程度、专业人员的支持程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、策划,以与流程的差异性,即使同一产业,也会因为分析技术和专业知识的摄入程度不同而不同,因此对于数据挖掘的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来,不仅可以较容易的跨领域应用,也可以结合不同的专业知识,发挥数据挖掘的真正精神。 数据挖掘完整的步骤如下:
〔1) 理解数据和数据局的来源〔Understanding)
〔2) 获取相关知识与技术〔Acquisition)
〔3) 整合与检查数据〔Integration and Checking)
〔4) 去除错误或不一样的数据〔Data Cleaning)
〔5) 建立模型与假设〔Model and Hypothesis Development)
〔6) 实际数据挖掘工作〔Data Mining〕
〔7) 测试和验证挖掘结果〔Testing and Verification)
〔8) 解释和应用〔Interpretation and Use)
由上述步骤可以看出,数据挖掘牵涉了大量的准备工作和规划工作,事实上许多专家都认为在整套数据挖掘的过程中,有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段的,其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合,以与数据表的 。可见,在进展数据挖掘技术的分析之前,还有许多准备工作要完成。

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参考文献:卜庆峰《网络营销》
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大数据挖掘地基本步骤.doc

上传人:beny00011 2022/1/14 文件大小:48 KB

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