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)務問題。必須要對目標有一個清晰明確的定義，即決定到底想干什么。比如，想提高電子信箱的利用率時，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值”，要解決這兩個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步驟：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)描述，選擇，數(shù)據(jù)質量評估和數(shù)據(jù)清理，合并與整合，構建元數(shù)據(jù)，加載數(shù)據(jù)挖掘庫，維護數(shù)據(jù)挖掘庫。
3、分析數(shù)據(jù)
分析的目的是找到對預測輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，和決定是否需要定義導出字段。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)將是一件非常耗時和累人的事情，這時需要選擇一個具有好的界面和功能強大的工具軟件來協(xié)助你完成這些事情。
4、準備數(shù)據(jù)
建立模型之前的最后一步數(shù)據(jù)準備工作?？梢园汛瞬襟E分為四個部分：選擇變量，選擇記錄，創(chuàng)建新變量，轉換變量。
5、建立模型
建立模型是一個反復的過程。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對面對的商業(yè)問題最有用。先用一部分數(shù)據(jù)建立模型，然后再用剩下的數(shù)據(jù)來測試和驗證這個得到的模型。有時還有第三個數(shù)據(jù)集，稱為驗證集，因為測試集可能受模型的特性的影響，這時需要一個獨立的數(shù)據(jù)集來驗證模型的準確性。訓練和測試數(shù)據(jù)挖掘模型需要把數(shù)據(jù)至少分成兩個部分，一個用于模型訓練，另一個用于模型測試。
6、評價模型
模型建立好之后，必須評價得到的結果、解釋模型的價值。從測試集中得到的準確率只對用于建立模型的數(shù)據(jù)有意義。在實際應用中，需要進一步了解錯誤的類型和由此帶來的相關費用的多少。
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、隨機的實際應用數(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的過程。”
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