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数据挖掘一般有哪些步骤?

发布时间:2020-04-09 14:04:27 阅读:199 作者:小新 栏目:大数据
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  数据挖掘一般有哪些步骤?数据挖掘基本步骤,数据挖掘过程定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。下面跟小编一起来看看吧。

数据挖掘一般有哪些步骤?

数据挖掘一般有哪些步骤?
  4、准备数据
  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实施。模型建立并经验证之后,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。

  以上就是数据挖掘一般有哪些步骤的简略介绍,当然详细使用上面的不同还得要大家自己使用过才领会。如果想了解更多,欢迎关注亿速云行业资讯频道哦!

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