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数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。
1. 商业理解:数据挖掘不是我们的目的,我们的目的是更好地帮助业务,所以第一步我们
要从商业的角度理解项目需求,在这个基础上,再对数据挖掘的目标进行定义。
2. 数据理解:尝试收集部分数据,然后对数据进行探索,包括数据描述、数据质量验证
等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
3. 数据准备:开始收集数据,并对数据进行清洗、数据集成等操作,完成数据挖掘前的准
备工作。
4. 模型建立:选择和应用各种数据挖掘模型,并进行优化,以便得到更好的分类结果。
5. 模型评估:对模型进行评价,并检查构建模型的每个步骤,确认模型是否实现了预定的
商业目标。
6. 上线发布:模型的作用是从数据中找到金矿,也就是我们所说的“知识”,获得的知识
需要转化成用户可以使用的方式,呈现的形式可以是一份报告,也可以是实现一个比较
复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分,那么后续的
监控和维护就会变得重要。
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评论列表(4条)
我是公众科技网的签约作者“澳门日报电子版”!
希望本篇文章《数据挖掘的主要逻辑流程》能对你有所帮助!
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本文概览:数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。1. 商业理解:数据挖掘不是我们的目的,我们的目的是更好地帮助业务,所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求,在这个基础上,再对数据挖掘的目标进行定义。2. 数据理解:尝试收集部分数据,然后对数据进行探索,包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。3. 数据准备:开始收集数据,并对数据进行清洗、数据集成等操作,完成数据挖掘前的准备工作。4. 模型建立:选择和应用各种数据挖掘模型,并进行优化,以便得到更好的分类结果。5. 模型评估:对模型进行