数据挖掘的过程有哪些

数据挖掘的过程有哪些
随着⼤数据时代的到来，各⾏各业都⽆法避免数据洪流的洗礼，⼀场⽆声的数据变⾰在悄然发⽣。

谁能更好地将隐藏在数据背后有价值的信息挖掘出来，就意味着谁能在这种变化中获得主动权，能更快更好地发展。

在这背景下，加强对⼤已成为许多企业迫切需要进⾏的任务。

以下⼩编将从数据挖掘的概念、数据挖掘分类和数据挖掘过程三个⽅⾯进⾏分析，帮助您更好地理解数据挖掘。

⼀、数据挖掘的概念
数据挖掘是指从数据库的⼤量数据中揭⽰隐含和潜在信息的⾮凡过程。

从数据中获取有⽤的信息和知识，协助事务运作，改进商品，协助企业做出决策，具有重要意义。

⼆、数据挖掘的分类
数据挖掘主要分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。

(1)直接数据挖掘：⽬标是利⽤可⽤数据建⽴模型，描述剩余数据和特定变量。

(2)间接数据挖掘：⽬标中没有选择特定的变量，⽤模型描述；⽽是在所有变量中建⽴⼀定的关系。

三、数据挖掘过程
数据挖掘过程主要包括：数据采集、数据预处理、模型建⽴和整体分析
1、数据采集
获取数据的⽅式主要有三种:公共数据集、竞赛数据和爬⾍获取。

(1)公共数据集。

公共数据集⼀般⽤于研究算法实验项⽬。

⾼校和政府部门将公布⼀些开源公开数据集，都是经过处理的优质数据集，⾮常适合练⼿学习。

(2)竞赛数据。

要想获得第⼀⼿业务数据集，各⼤数据竞赛的数据集将是更好的选择。

(3)爬⾍获取。

各⼤⽹站信息量⼤，利⽤数据分析可以更好地了解⼈们的意见和娱乐偏好。

爬⾍是获取这些原始数据的好帮⼿。

2、数据预处理
数据预处理是指对收集到的数据进⾏分类或分组前的审查、筛选、排序和其他必要的处理，并推断出对某些特定的⼈有价值和有意义的数据。

数据预处理的本质是将原始数据转换为可理解的格式或符合我们挖掘的格式。

3、建⽴模型
建⽴模型是为了挖掘有⽤信息⽽选择的各种算法。

根据学习⽅法的不同，机器学习算法可分为监督学习、⾮监督学习、半监督学习和加强学习。

不同的算法，如分类、回归、聚类、关联分析等。

例如，思迈特软件Smartbi内置了多种实⽤经典的机器学习算法。

在专业算法能⼒⽅⾯，Smartbi内置5⼤类机器学习成熟算法，⽀持⽂本分析处理、⽀持使⽤Python扩展挖掘算法、⽀持使⽤SQL扩展数据处理能⼒、⾃动特征组合，实现有效的特征⽣成。

4、整体分析
在整个过程中，数据的预处理和建模阶段都应进⾏全⾯的分析。

在建⽴模型之前，应考虑适当的标签和⾼质量的特征。

获得模型后，应从业务或技能的⾓度对结果进⾏分析和改进。

因此，总体分析始终存在，并多次进⾏。

现在你更了解数据挖掘的概念了吗！这⼀系列的操作都是为了使数据产⽣价值，即数据价值。

数据化是未来的趋势，数据分析带来的价值越来越明显此，企业将越来越重视⼤数据，掌握数据分析技术也意味着有更多的发展机会。