第五章 数据挖掘过程
第五章 数据挖掘过程
（2） CRISP-DM模型
（5）评价（Evaluation） 已经从数据分析的角度建立了高质量显示的模型。在开始最 后部署模型之前，重要的事情是彻底地评估模型，检查构造 模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。 这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分 的考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定 必须达成。 评价挖掘结果——根据业务成功标准的数据挖掘结果，评价 经核准的模型 回顾过程——过程回顾 确定下一步——可能 的行动清单和决策
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5.2.1 数据的收集和准备
存在不完整的、含噪声的和不一致的数据是大型的、现 实世界数据库或数据仓库的共同特点。 数据清理（data cleaning） 数据集成（data integration） 数据变换（data transformation） 数据规约（data reduction） 数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高 其后的挖掘过程的精度和性能。由于高质量的决策必然 依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程 的重要步骤。监测数据异常、尽早地调整数据，并归约 待分析的数据，将在决策过程得到高回报。
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求， 同时将这个知识转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初 步计划。 确定业务目标——背景、业务目标、业务成功标准 评估环境——资源清单、需求、假设、约束、风险和所有费 用、术语表、成本和收益 确定数据挖掘目标——数据挖掘目标、数据挖掘成功标准 产生项目计划——项目计划、工具和技术的初步评价
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5.2 数据预处理
5.2.1 数据的收集和准备 5.2.2 数据清理 5.2.3 数据集成 5.2.4 数据变换 5.2.5 数据归约 5.2.6 离散化和概念分层生成 5.2.7 微软数据转换服务
决策树算法
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第一节 决策树算法原理
优点： 使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能用属性 →结论的方式表达出来，就能用该算法学习； 决策树模型效率高，对训练集数据量较大的情况较为适合； 分类模型是树状结构，简单直观，可将到达每个叶结点的 路径转换为IF→THEN形式的规则，易于理解； 决策树方法具有较高的分类精确度。
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第一节 决策树算法原理
决策树算法的大体框架都是一样的，都采用了贪心（非回 溯的）方法来以自顶向下递归的方式构造决策树。 它首先根据所使用的分裂方法来对训练集递归地划分递归 地建立树的节点，直至满足下面两个条件之一，算法才停 止运行：（ 1）训练数据集中每个子集的记录项全部属于 一类或某一个类占压倒性的多数；（2）生成的树节点通 过某个终止的分裂准则；最后，建立起决策树分类模型。
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第一节 决策树算法原理
缺点： 不易处理连续数据。数据的属性必须被划分为不同的类别 才能处理，但是并非所有的分类问题都能明确划分成这个 区域类型； 对缺失数据难以处理，这是由于不能对缺失数据产生正确 的分支进而影响了整个决策树的生成； 决策树的过程忽略了数据库属性之间的相关性。
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第一节 决策树算法原理
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2.1 ID3算法
属性选择度量 在树的每个节点上使用信息增益（information gain）度量选 择测试属性。这种度量称作属性选择度量或分裂的优良性度 量。 选择具有最高信息增益（或最大信息熵压缩）的属性作为当 前节点的测试属性。该属性使得对结果划分中的样本分类所 需的信息量最小，并反映划分的最小随机性或“不纯性”。 这种信息理论方法使得对一个对象分类所需的期望测试数目 达到最小，并确保找到一棵简单的（但不必是最简单的）树。
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。
简述数据挖掘的完整流程
简述数据挖掘的完整流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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在开始数据挖掘之前，必须明确项目的目标和要解决的问题。
第五章探索性数据分析——【数据挖掘与统计应用】
单因素方差分析
单因素方差的检验统计量是F统计量
R函数的基本书写格式为： aov(观测变量域名~控制变量域名,data=数据框名) anova(方差分析结果对象名)
• 示例：
各总体均值的可视化
直观展示控制变量不同水平下观测变量总体均值的取值 状况，可绘制各总体均值变化的折线图以及各总体均值 的置信区间图
(y
y
)
2
/
n
首都经济贸易大学 统计学院
spearman相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
Kendll-τ相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
计算简单相关系数
示例：
简单相关系数的检验
简单相关系数的检验
相关系数检验的R函数是cor.test，基本书写格式为：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验方 向,method="pearson")
需对是否满足前提假设进行检验
总体正态性检验
可通过以下两种方式判断控制变量不同水平下观测变量 总体是否服从正态分布 第一，绘制Q-Q图
R绘制关于正态分布的Q-Q图的函数为qqnorm，基本书写格 式为： qqnorm(数值型向量名)
进一步，若希望在Q-Q图上添加基准线，需调用qqline函数， 基本书写格式为： qqline(数值型向量名,distribution = qnorm)
两分类型变量相关性的分析主要包括两个方面： 第一，相关性的描述 第二，相关性的检验
两分类型变量相关性的描述
两分类型变量相关性描述的工具是编制列联表。列联表 中一般包括两分类型变量类别值交叉分组下的观测频数， 表各行列的频数合计（边际频数），各频数占所在行列 合计的百分比（边际百分比）以及占总合计的百分比 （总百分比）等
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取出有用信息和模式的过程。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的知识，从而做出更明智的决策。
以下是数据挖掘的基本流程：1. 问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题的定义。
这包括确定要解决的业务问题、目标和预期结果。
例如，一个电商公司可能希望通过数据挖掘来预测用户的购买行为，以便更好地定向广告和推荐产品。
2. 数据采集数据采集是数据挖掘的关键步骤之一。
它涉及到收集与问题相关的数据。
数据可以来自各种来源，包括数据库、日志文件、社交媒体等。
在收集数据时，需要确保数据的质量和完整性。
3. 数据清洗数据清洗是为了去除数据中的噪声、重复项和不完整的数据。
这一步骤包括数据去重、缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
清洗后的数据将为后续的分析和建模提供可靠的基础。
4. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。
这可以通过数据匹配、数据合并和数据转换等技术来实现。
目的是为了获得更全面和综合的数据集，以便进行更准确的分析。
5. 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式。
这包括数据规范化、数据离散化、数据编码等。
转换后的数据将更好地适应特定的数据挖掘算法和模型。
6. 数据建模数据建模是数据挖掘的核心步骤。
它涉及选择合适的数据挖掘算法和模型，并根据数据集进行训练和优化。
常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类分析、关联规则等。
通过建模，可以发现数据中的模式和关联，从而得出有用的结论。
7. 模型评估模型评估是评估建立的数据挖掘模型的性能和准确度。
这可以通过交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等方法来实现。
评估结果可以帮助我们了解模型的优劣，并对模型进行改进和优化。
8. 模型部署模型部署是将数据挖掘模型应用到实际业务中的过程。
这包括将模型集成到企业的系统中，以便实时监测和预测。
部署后，模型将持续分析和挖掘新的数据，并提供有价值的洞察。
9. 结果解释结果解释是将数据挖掘的结果转化为对业务有意义的洞察和建议。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中的有用信息和模式的过程。
它涉及到从数据集中提取知识和洞察力，以便进行决策和预测。
下面是数据挖掘的基本流程：1. 问题定义和目标确定：在数据挖掘的开始阶段，需要明确问题的定义和目标。
这可以包括确定要解决的业务问题、期望的结果以及挖掘的目标。
2. 数据收集和理解：在这个阶段，需要收集与问题相关的数据。
数据可以来自各种来源，如数据库、文件、传感器等。
然后需要理解数据的结构、内容和质量。
3. 数据清洗和预处理：数据通常会包含噪声、缺失值和异常值。
在这个阶段，需要对数据进行清洗和预处理，以去除噪声、填补缺失值和处理异常值。
这可以提高数据质量，并确保后续分析的准确性。
4. 特征选择和转换：在这个阶段，需要选择最相关和有用的特征。
特征选择可以帮助减少数据维度，提高模型的效率和准确性。
同时，还可以对特征进行转换，使其更适合于挖掘任务。
5. 模型选择和建立：在这个阶段，需要选择适当的数据挖掘模型。
模型可以是分类、聚类、回归等。
根据问题的性质和数据的特点，选择合适的模型，并建立模型。
6. 模型评估和优化：在这个阶段，需要评估模型的性能和准确性。
可以使用各种评估指标，如准确率、召回率、精确率等。
如果模型的性能不满足要求，可以进行优化和调整。
7. 结果解释和应用：在这个阶段，需要解释和理解模型的结果。
可以通过可视化、报告等方式来解释模型的输出。
然后，将模型的结果应用于实际问题，并进行决策和预测。
8. 部署和监控：在这个阶段，需要将模型部署到实际环境中，并进行监控和维护。
可以使用自动化工具来监控模型的性能和稳定性，以及处理新数据的能力。
总结：数据挖掘的基本流程包括问题定义和目标确定、数据收集和理解、数据清洗和预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和优化、结果解释和应用，以及部署和监控。
这些步骤可以帮助我们从大量数据中发现有用的信息和模式，以支持决策和预测。
简述说明数据挖掘的步骤。
简述说明数据挖掘的步骤。
数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。
它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。
本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。
第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。
这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。
例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。
第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。
因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。
然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。
接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。
通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。
这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。
第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。
特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。
而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。
通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。
第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。
根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。
第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
数据挖掘的六大过程
数据挖掘的六大过程数据挖掘是一种以有限的资源和时间，从复杂的巨大的数据集中发现有价值的信息和知识的过程，其目的是帮助决策者做出更明智的决定。
数据挖掘主要包括六个过程：数据收集、数据清洗、特征选择、模型建立、结果评估和部署。
1、数据收集 (Data Collection)：数据收集是数据挖掘的第一步，也是最重要的一步。
在这一步中，我们需要从各种不同的源收集到所需的数据。
收集的数据可能包括结构化数据、文本数据和图像数据等。
2、数据清洗 (Data Cleansing)：数据清洗是将原始数据转换为一致格式，方便进行分析的过程。
它包括将数据格式化、替换和删除缺失值、检测和清理异常值等步骤。
3、特征选择 (Feature Selection)：特征选择是指从原始数据中选择有意义的特征，以便于进一步完成数据挖掘任务。
在特征选择中，我们可以使用一些统计学和机器学习的方法来评估特征的重要性，并从原始数据中选择出有价值的特征。
4、模型建立 (Model Building)：模型建立是指根据已选择的特征，利用机器学习技术来构建统计模型的过程。
根据实际情况，我们可以选择不同类型的机器学习模型，比如决策树、聚类、神经网络等。
5、结果评估 (Result Evaluation)：结果评估是指根据预测结果，对模型的性能进行评估的过程。
这个过程中，我们可以使用一些度量指标，比如准确率、召回率等，来度量模型的性能。
6、部署 (Deployment)：部署是指将模型部署到实际应用环境中的过程。
这个步骤需要考虑整个模型的生命周期，以及模型的保护、维护等问题。
以上就是数据挖掘的六大过程，数据挖掘是一个复杂的过程，在每一步都需要仔细考虑，以确保挖掘到的数据有效而有价值。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
它涉及收集、清洗、整理、分析和解释数据，以提取有价值的信息和知识。
以下是数据挖掘的基本流程：1. 问题定义在数据挖掘过程中，首先需要明确问题的定义和目标。
例如，我们可能想要预测客户购买某种产品的可能性，或者分析市场趋势以制定营销策略。
2. 数据收集数据挖掘的第一步是收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，如数据库、文本文件、传感器等。
收集到的数据可能是结构化的（如表格数据）或非结构化的（如文本数据）。
3. 数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理。
这包括处理缺失值、处理异常值、处理重复数据、处理噪声等。
清洗数据可以提高模型的准确性和可靠性。
4. 数据整理数据整理是将数据转换为适合数据挖掘算法处理的格式。
这可能涉及数据的转换、归一化、标准化等操作。
例如，将文本数据转换为数值特征向量。
5. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是选择最相关和最有用的特征来建立模型。
通过减少特征的数量，可以提高模型的效率和准确性。
特征选择可以基于统计方法、信息论方法或机器学习方法进行。
6. 模型选择选择适当的数据挖掘模型是非常重要的。
常见的数据挖掘模型包括决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等。
根据问题的特点和数据的性质，选择合适的模型来构建预测或分类模型。
7. 模型训练和评估使用已选择的模型对数据进行训练，并评估模型的性能。
训练模型是通过将数据分为训练集和测试集来进行的。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确性和泛化能力。
8. 模型调优根据评估结果，对模型进行调优。
这可能涉及调整模型的参数、改变特征选择的方法、改变数据预处理的方法等。
通过不断优化模型，可以提高模型的性能和预测能力。
9. 模型应用和解释在模型训练和调优之后，可以将模型应用于新的数据，并解释模型的结果。
通过解释模型的结果，可以得出对业务决策有用的见解和建议。
10. 结果报告最后，将数据挖掘的结果进行报告和展示。
数据仓库与挖掘第五章_数据挖掘概述
好的、结构化的数据，数据挖掘则需要从不完全的、有噪声 的、模糊的数据中发现知识。
数据挖掘与传统数据分析方法区别
数据可能是非结构化的。数据挖掘不仅可以处 理结构化的数据，而且可以处理半结构化或者 非结构化的数据。事实上，基于文本的数据挖 掘甚至互联网上的数据挖掘正是数据挖掘的研 究方向之一 。
数据挖掘和数据仓库
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖 掘库或数据集市中。 优点：数据仓库的数据清理和数据挖掘的数 据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可 能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有的数据不一 致的问题都已经被解决了。
为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库，建立一个巨大的 数据仓库，把各个不同源的数据统一在一起，解决所有的数据冲 突问题，然后把所有的数据导到一个数据仓库内，是一项巨大的 工程，可能要用几年的时间花上百万的钱才能完成。
传统的数据分析方法基于假设驱动的:一般都是先给 出一个假设然后通过数据验证。
数据挖掘在一定意义上是基于发现驱动的：模式都 是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来 。即 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知 识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息 越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘和数据仓库
分类与估值
分类与估值（Classification and Estimation）
分类指通过分析一个类别已知的数据集的 特征来建立一组模型，该模型可用以预测类别 未知的数据项的类别。该分类模型可以表现为 多种形式：分类规则（IF-THEN），决策树或 者数学公式，乃至神经网络。
估值与分类类似，只不过它要预测的不是 类别，而是一个连续的数值。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤数据挖掘是一种通过发现模式、关联和异常数据来识别、分析和抽取大量数据的过程。
它可以帮助我们从数据中获得前所未有的见解，为决策提供有力支持。
数据挖掘的基本步骤可以概括为问题定义、数据收集与整理、数据清洗与预处理、特征选择与变换、模型选择与构建、模型评估和结果解释等。
下面将详细介绍每个步骤。
1.问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题的定义和目标。
确定要解决的问题、收集的数据类型以及希望从数据中获得的结果，这将有助于指导后续的数据挖掘工作。
2.数据收集与整理3.数据清洗与预处理数据收集和整理之后，会存在一些数据质量问题，如缺失值、异常值和噪声等。
数据清洗与预处理的目标是通过处理这些问题，使数据更适合进行后续分析。
常见的方法包括填补缺失值、平滑异常值和过滤噪声等。
4.特征选择与变换在进行数据挖掘之前，需要对数据进行特征选择和特征变换。
特征选择是选择对目标变量预测有意义的特征，它有助于减少模型的复杂性，并提高模型的准确性。
特征变换是将数据转换为更适合建模的形式，如通过标准化、正则化和降维等方法。
5.模型选择与构建在进行数据挖掘之前，需要选择一个合适的模型来进行建模。
模型可以是分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
根据问题的不同，可以选择适合的算法和模型来进行建模。
在此步骤中，需要将数据分为训练集和测试集，用训练集训练模型，并使用测试集评估模型的性能。
6.模型评估模型评估是对构建的模型进行性能评估的过程。
评估指标可以是准确率、召回率、精确度、F1值等，根据不同的问题选择不同的评估指标。
通过对模型的性能进行评估，可以了解模型的优点和不足，并根据评估结果进行模型调整和改进。
7.结果解释最后一步是对模型结果进行解释和呈现。
根据问题的需求，可以通过图表、可视化等手段将数据挖掘的结果进行展示。
这有助于使非专业人士也能够理解和使用数据挖掘结果，并从中获取见解和决策支持。
总结起来，数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集与整理、数据清洗与预处理、特征选择与变换、模型选择与构建、模型评估和结果解释等。
数据挖掘流程
数据挖掘流程数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘流程主要包括问题定义、数据收集与处理、数据探索与分析、模型构建与评估以及结果应用等步骤。
以下是一个700字左右的数据挖掘流程介绍。
数据挖掘流程主要包括以下几个步骤：问题定义、数据收集与处理、数据探索与分析、模型构建与评估以及结果应用。
第一步是问题定义。
在数据挖掘之前，需要明确需要解决的业务问题或分析目标。
例如，我们可能希望通过数据挖掘来预测销售额、了解市场趋势、发现异常行为等。
明确问题定义是数据挖掘的一个重要步骤，它为后续的数据处理和分析提供了指导。
第二步是数据收集与处理。
在这一步，我们需要收集与问题定义相关的数据，并进行数据的预处理。
数据收集可以从各种数据源中获取，例如数据库、文本文件、传感器等。
在数据预处理中，我们需要清除无效或错误的数据，填充缺失数据，处理离散数据等。
这一步的目标是获得可用于后续分析的高质量数据集。
第三步是数据探索与分析。
在这一步，我们对数据进行探索性分析，以了解数据的特征、关系和结构。
常用的数据分析方法包括统计分析、可视化分析和聚类分析等。
通过数据探索和分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和异常，并对后续的模型构建提供指导。
第四步是模型构建与评估。
在这一步，我们使用合适的数据挖掘算法来构建模型，并对模型进行评估。
常用的数据挖掘算法包括分类算法、回归算法、聚类算法和关联规则挖掘等。
模型评估可以使用各种评估指标，例如准确率、召回率、F1值等。
通过模型构建和评估，我们可以选择最合适的模型，并对模型进行调优。
最后一步是结果应用。
在这一步，我们将挖掘到的模式和知识应用到实际业务中。
可以将结果以可视化的方式展示给决策者，或者将模型集成到业务系统中，实现实时的预测和决策。
结果应用是数据挖掘的最终目标，它可以帮助企业优化业务流程、提高决策能力和效率。
总结起来，数据挖掘流程涉及问题定义、数据收集与处理、数据探索与分析、模型构建与评估以及结果应用等多个步骤。
简述数据挖掘的过程
简述数据挖掘的过程数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从数据中发现潜在的模式、规律和趋势，以支持决策和预测。
数据挖掘的过程可以分为六个主要步骤：问题定义、数据采集、数据预处理、模型选择与构建、模型评估与优化、模型应用与结果解释。
下面将对每个步骤进行详细介绍。
问题定义是数据挖掘的起点。
在这一步骤中，需要明确挖掘的目标和问题，例如市场营销中的顾客细分、风险评估中的欺诈检测等。
明确问题定义可以帮助挖掘人员更好地选择合适的分析方法和技术。
第二步是数据采集。
数据采集是指从各种来源收集原始数据的过程。
数据可以来自数据库、日志文件、传感器、社交媒体等。
在数据采集过程中，需要注意数据的准确性和完整性，以确保后续分析的可靠性。
第三步是数据预处理。
数据预处理是为了清洗和转换原始数据，使其适用于后续的分析。
这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据变换等。
数据预处理的目的是消除数据中的噪声和不一致性，提高数据的质量和可用性。
第四步是模型选择与构建。
在这一步骤中，需要选择适合解决问题的数据挖掘模型和算法。
常用的数据挖掘模型包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
选择合适的模型需要根据具体问题的特点和数据的特征进行判断，以达到最优的分析效果。
第五步是模型评估与优化。
在这一步骤中，需要对构建的模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以使用各种指标，如准确率、召回率、精确率等。
根据评估结果，可以对模型进行调整和优化，以提高模型的预测能力和泛化能力。
最后一步是模型应用与结果解释。
在这一步骤中，需要将构建好的模型应用于实际问题，并解释模型的结果。
模型的应用可以是预测、分类、聚类等。
结果的解释可以帮助决策者理解模型背后的规律和趋势，从而做出合理的决策。
总结起来，数据挖掘的过程包括问题定义、数据采集、数据预处理、模型选择与构建、模型评估与优化、模型应用与结果解释。
每个步骤都非常关键，需要仔细分析和处理。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据中的知识，以支持决策制定和业务发展。
以下是数据挖掘的基本流程：1. 问题定义和目标设定在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题的定义和目标设定。
这包括确定要解决的问题，以及希望从数据中获得什么样的信息和模式。
2. 数据收集和理解在进行数据挖掘之前，需要收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，如数据库、日志文件、传感器等。
收集到的数据需要进行初步的理解，包括数据的结构、特征和属性。
3. 数据清洗和预处理数据往往存在噪音、缺失值和异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
清洗数据包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
预处理数据包括数据变换、归一化和标准化等。
4. 特征选择和提取在数据挖掘过程中，选择合适的特征对结果的准确性和可解释性具有重要影响。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征。
特征提取是通过转换和组合特征来创建新的特征。
5. 模型选择和建立根据问题的定义和目标设定，选择合适的数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则等。
建立模型需要选择合适的算法，并根据数据进行训练和调优。
6. 模型评估和验证对建立的模型进行评估和验证是数据挖掘过程中的重要步骤。
评估模型的性能可以使用各种指标，如准确率、召回率、精确度等。
验证模型的效果可以使用交叉验证和测试集验证等方法。
7. 模型应用和结果解释在模型评估和验证通过后，可以将模型应用到新的数据中。
通过应用模型，可以得到预测结果或发现隐藏的模式。
对模型结果进行解释，可以帮助理解数据中的规律和趋势。
8. 结果呈现和报告最后，将数据挖掘的结果进行呈现和报告。
结果呈现可以使用可视化方法，如图表、图形和报表等。
报告可以包括数据挖掘的整个流程、方法、结果和结论等。
总结：数据挖掘的基本流程包括问题定义和目标设定、数据收集和理解、数据清洗和预处理、特征选择和提取、模型选择和建立、模型评估和验证、模型应用和结果解释，以及结果呈现和报告。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和隐藏信息的过程。
它可以帮助企业和组织做出更明智的决策、提高效率和发现新的商机。
以下是数据挖掘的基本流程：1. 问题定义：在数据挖掘过程中，首先需要明确问题的定义和目标。
例如，我们可能希望通过数据挖掘来预测销售额的变化、发现客户购买行为的模式等。
2. 数据收集：在进行数据挖掘之前，需要收集相关的数据。
这些数据可以来自于企业内部的数据库、外部数据源、社交媒体等。
数据的质量和完整性对于挖掘结果的准确性至关重要。
3. 数据清洗：收集到的数据往往包含噪声、缺失值和异常值。
在数据清洗阶段，我们需要对数据进行处理，如去除重复值、填补缺失值、处理异常值等，以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
在这个阶段，我们需要解决数据格式不一致、数据冗余等问题，以便于后续的挖掘分析。
5. 数据转换：在数据转换阶段，我们需要将数据转换为适合挖掘算法处理的形式。
这可能包括数据的标准化、归一化、离散化等操作，以便于算法的有效运行。
6. 模式发现：在模式发现阶段，我们使用各种数据挖掘算法来寻找数据中的模式和关联。
常用的算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
这些算法可以帮助我们发现隐藏在数据中的有价值的信息。
7. 模型评估：在模型评估阶段，我们需要评估挖掘模型的质量和性能。
我们可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率等指标来评估模型的效果，并对模型进行调整和改进。
8. 结果解释：在结果解释阶段，我们需要将挖掘得到的结果解释给相关的利益相关者。
这可能包括制作可视化图表、撰写报告等方式，以便于他们理解和应用挖掘结果。
9. 应用部署：最后，挖掘结果需要被实际应用到业务中。
这可能包括将模型集成到企业的决策支持系统中、制定相应的业务策略等，以实现挖掘的商业价值。
以上是数据挖掘的基本流程。
在实际应用中，每个阶段都需要仔细考虑和执行，以确保挖掘结果的准确性和可靠性。
数据挖掘主要算法及流程说明
数据挖掘主要算法及流程说明数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式，提取有用的信息和知识的过程。
它是数据分析的重要组成部分，可以帮助企业做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和效益。
数据挖掘算法是数据挖掘中的核心，它们用于从数据集中提取有用的模式和知识。
下面是几个常用的数据挖掘算法以及它们的应用：1.关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据集中的项之间的关联关系，常用于市场篮子分析和购物推荐系统等领域。
其中一个经典的算法是Apriori算法，它通过生成候选项集并利用最小支持度和最小置信度来发现频繁项集和关联规则。
2.分类算法3.聚类算法聚类算法用于从数据集中识别相似的实例并将它们分组成不同的簇。
常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。
聚类算法可以用于市场细分、图像分割和社交网络分析等领域。
4.神经网络神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和功能的数学模型，用于模式识别和预测分析。
常用的神经网络算法包括多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
神经网络广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。
5.强化学习强化学习是一种能够使智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略的机器学习方法。
常用的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）。
强化学习可以用于智能游戏和机器人控制等领域。
数据挖掘的流程包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤，具体如下：1.数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声数据，数据集成用于将多个数据源合并为一个统一的数据集，数据变换用于将原始数据转换为适合数据挖掘算法的形式，数据规约用于降低数据维度或数据量。
数据挖掘的具体过程
数据挖掘的具体过程嘿，朋友！你知道啥是数据挖掘不？简单来说，它就像是在一座巨大的宝藏山里找宝贝。
数据挖掘的第一步，那就是收集数据。
这就好比你要去捕鱼，得先有个大网把鱼拢过来呀！数据从哪儿来？四面八方，天上地下！可能是网站的访问记录，可能是超市的销售清单，也可能是社交媒体上的发言。
你想想，这么多的数据，是不是像大海里的鱼群，等着你去捕捞？收集好了数据，接下来就得清理和预处理啦。
这就像是把你刚捕回来的鱼进行筛选，把那些小的、坏的扔掉。
数据里面可能有错误的、重复的、不完整的，得把它们挑出来处理掉，不然会影响后面的挖掘效果。
你说要是你做一道菜，不把坏的食材扔掉，能做出美味来吗？然后就是数据分析啦。
这可就像是拿着放大镜仔细观察你挑好的鱼，看看哪条肥哪条瘦。
通过各种统计方法、图表啥的，去发现数据中的规律和趋势。
比如说，你发现某个时间段某种商品的销量突然大增，这是不是很有意思？再往后就是建模。
这就像是根据鱼的特点，打造专门的鱼缸。
选择合适的算法和模型，来预测未来的趋势或者找出隐藏的信息。
比如说，预测下个月哪种商品会大卖，或者找出哪些客户是最有价值的。
模型建好了，可不能就这么放着，还得评估和优化呢！就像你做好的鱼缸得试试漏不漏水，不好就改进。
看看模型的准确性、可靠性怎么样，不行就调整参数，重新再来。
最后就是应用啦！这就是把你挖掘出来的宝贝真正用起来。
根据挖掘的结果做出决策，优化业务流程，提高效率和效益。
比如说，根据客户的购买习惯精准推荐商品，那销售额不就蹭蹭往上涨啦？数据挖掘的过程可不简单，但只要一步步来，就能从海量的数据中挖出金子来。
你说，这么神奇又有用的本事，咱能不好好学学，不好好琢磨琢磨吗？朋友，行动起来，说不定你就是下一个数据挖掘的高手！。
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5.2.2 数据清理——噪声数据
噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差。给定一个数值属 性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？ （1）分箱（binning）：分箱方法通过考察“邻居”（即周围 的值）来平滑存储数据的值。存储的值被分布到一些“桶” 或箱中。由于分箱方法参考相邻的值，因此它进行局部平滑。 按箱平均值平滑； 按箱中值平滑； 按箱边界平滑。
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5.2.2 数据清理——噪声数据
（2）聚类（clustering）：聚类将类似的值组织成群或“聚 类”。直观地看，落在聚类集合以外的值被视为孤立点。
（3）计算机和人工检查结合 （4）回归（regression）：使用回归，找出适合数据的数学方
程式，能够帮助消除噪声。 许多数据平滑方法也是涉及离散化的数据归约方法。 概念分层也是一种数据离散化形式，也可以用于数据平滑。
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（2） CRISP-DM模型
（3）数据准备 （Data Preparation） 数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有 活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务 有可能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记 录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。 数据选择——选择与排除数据的基本原则 数据清理——数据清洗报告 数据构建——导出属性和生成记录 数据集成——合并数据 数据格式化——格式化的数据
（1）忽略元组：除非元组有多个属性值，否则该方法不是 很有效。 （2）人工填写空缺值：费时；当数据集很大、缺少很多值 时，该方法可能行不通。 （3）使用一个全局常量填充空缺值：将空缺的属性值用同 一个常数（如“Unknown”或－∞）替换。 （4）使用属性的平均值填充空缺值。 （5）使用与给定元组同一类的所有样本的平均值。 （6）使用最可能的值填充空缺值：可以用回归、基于推导 的使用贝叶斯形式化方法的工具或用判定树归纳确定。
探测数据报告 生成的记录
参数设定
可能的行动列表 最终表述
检验数据质量 数据质量报告
数据集成 合并的数据 数据格式化
格式化的数据
模型 模型描述 评估模型
决策
模型评价
修改的参数设定
回顾项目 归纳文档
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5.1.3 数据挖掘的基本流程
图5.4 数据挖掘的基本流程
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第五章 数据挖掘过程
5.1 数据挖掘的方法与基本流程 5.2 数据预处理 5.3 确定主题和定义数据挖掘任务 5.4 数据挖掘的模型建立与理解 5.5 预测 5.6 数据挖掘中常见的一些问题
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5.2.1 数据的收集和准备
存在不完整的、含噪声的和不一致的数据是大型的、现 实世界数据库或数据仓库的共同特点。 数据清理（data cleaning） 数据集成（data integration） 数据变换（data transformation） 数据规约（data reduction） 数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高 其后的挖掘过程的精度和性能。由于高质量的决策必然 依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程 的重要步骤。监测数据异常、尽早地调整数据，并归约 待分析的数据，将在决策过程得到高回报。
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（2） CRISP-DM模型
业务理解 确定业务目标
业务背景报告
业务目标报告
业务成功准则 进行环境评估 资源清单 需求、假设和限 制风险和对策术 语表 成本和效益 确定DM目标 数据挖掘目标 数据挖掘成功准 则 产生项目计划 项目计划 工具和技术初步 评价
数据理解 收集初始数据
原始数据收集
数据准备
模式
知识输出 知识输出模块
挖掘结 果评估
模式评估模块
图5.1 数据挖掘系统的体系结构图
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5.1.2 数据挖掘的过程模型
（1） Usama M.Fayyad总结提出的过程模型 （2） 遵守数据挖掘特别兴趣小组提出的CRISP-DM标准的 过程模型
6
（1） Fayyad数据挖掘模型
Fayyad数据挖掘模型将数据库中的知识发现看作是一个多 阶段的处理过程，它从数据集中识别出以模式来表示的知 识，在整个知识发现的过程中包括很多处理步骤，各步骤 之间相互影响，反复调整，形成一种螺旋式的上升过程。
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5.1.1 数据挖掘的体系结构
数据挖掘系统 由各类数据库、 挖掘前处理模 块、挖掘操作 模块、模式评 估模块、知识 输出模块组成， 这些模块的有 机组成就构成 了数据挖掘系
统的体系结构。
数据清理集成 抽取转换
挖掘前处理模块
数据挖掘 处理
挖掘操作模块
系统外 数据库
用户
各类数据库
数据仓库
挖掘知识库
数据库管理模块
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（2） CRISP-DM模型
（4）建立模型（Modeling） 选择和应用不同的模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。 一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技 术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备 阶段。 选择建模技术——建模技术及建模假定 产生测试设计——测试实验的设计 建立模型——参数设定、模型、模型描述 评估模型——模型评价、修改和参数设定
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5.2.3 数据集成
（2）冗余 一个属性是冗余的，如果它能由另一个表“导出”，如年 薪。 属性或维命名的不一致也可能导致数据集成中的冗余。 有些冗余可以被相关分析检测到。 例如，给定两个属性，根据可用的数据，这种分析可以度 量一个属性能在多大程度上蕴涵另一个。属性A和B之间的 相关性可用下式度量：
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（2） CRISP-DM模型
（5）评价（Evaluation） 已经从数据分析的角度建立了高质量显示的模型。在开始最 后部署模型之前，重要的事情是彻底地评估模型，检查构造 模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。 这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分 的考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定 必须达成。 评价挖掘结果——根据业务成功标准的数据挖掘结果，评价 经核准的模型 回顾过程——过程回顾 确定下一步——可能 的行动清单和决策
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5.2.2 数据清理
数据清理要解决如下一些问题： （1）数据质量 （2）冗余数据 （3）过时数据 （4）术语定义的变化
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5.2.2 数据清理
数据清理例程试图填充空缺的值，识别孤立点、消除噪声， 并纠正数据中的不一致。 （1）空缺值 （2）噪声数据 （3）不一致数据
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5.2.2 数据清理——空缺值
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求， 同时将这个知识转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初 步计划。 确定业务目标——背景、业务目标、业务成功标准 评估环境——资源清单、需求、假设、约束、风险和所有费 用、术语表、成本和收益 确定数据挖掘目标——数据挖掘目标、数据挖掘成功标准 产生项目计划——项目计划、工具和技术的初步评价
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（1） Fayyad数据挖掘模型
数据准备
数据挖掘
结果表达与解释
数据挖掘
可视化
降维/转换 预处理
事务数据
模式
评价
数据选取
净化数据
知识
目标数据 数据源
图5.2 Fayyad数据挖掘过程模型
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（1） Fayyad数据挖掘模型
Fayyad过程模型是一个偏技术的模型，该模型在实际应用 中存在以下两个问题： （1）为什么选择这些数据？Fayyad过程模型忽略了具体业务 问题的确定。这也是确定选择哪些数据的关键所在。 （2）模型怎样使用？挖掘出的模型需要返回到操作型环境中 进行应用。因此，需要构成一个从操作型环境到分析型环 境再到操作型环境的封闭的信息流。
2
第五章 数据挖掘过程
5.1 数据挖掘的方法与基本流程 5.2 数据预处理 5.3 确定主题和定义数据挖掘任务 5.4 数据挖掘的模型建立与理解 5.5 预测 5.6 数据挖掘中常见的一些问题（自学）
3
5.1 数据挖掘的方法与基本流程
5.1.1 数据挖掘的体系结构 5.1.2 数据挖掘的过程模型 5.1.3 数据挖掘的基本流程
选择数据
选择与排除数据的 基本原则
建模 选择建模技术
建模技术
报告
数据清理
建模假设
描述数据 数据描述报告 探测数据
数据清洗报告 数据构建 导出的属性
产生测试设计 测试设计 建立模型
评估 评价挖掘结果 数据挖掘结果的 评估
核准的模型
复审过程 过程复审报告 确定下一步
实施 计划实施
实施计划
计划、监测和维 护 监测和维护计划 产生最终报告 最终报告
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（2） CRISP-DM模型
CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining，跨行业数据挖掘标准流程）注重数据挖掘技术的 应用，解决了Fayyad模型存在的两个问题。 CRISP-DM过程模型从商业的角度给出对数据挖掘方法的 理解。目前数据挖掘系统的研制和开发大都遵循CRISPDM标准，将典型的挖掘和模型的部署紧密结合。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘
第一章 数据仓库与数据挖掘概述 第二章 数据仓库的分析 第三章 数据仓库的设计与实施 第四章 信息分析的基本技术 第五章 数据挖掘过程 第六章 数据挖掘基本算法 第七章 非结构化数据挖掘 第八章 离群数据挖掘 第九章 数据挖掘语言与工具的选择 第十章 知识管理与知识管理系统
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5.2.2 数据清理——不一致数据
对于有些事务，所记录的数据可能存在不一致。 有些数据不一致可以使用其它材料人工地加以更正。 知识工程工具也可以用来检测违反限制的数据。 由于数据集成，也可能产生不一致。
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5.2.3 数据集成
数据分析任务多半涉及数据集成。 数据集成将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致 的数据存储中。这些源可能包含多个数据库、数据立方体 或一般文件。 在数据集成时，需要考虑几个问题： （1）模式集成是有技巧的。 来自多个信息源的现实世界如何才能“匹配”？这涉及实 体识别问题。 通常，数据库和数据仓库有元数据——关于数据的数据。 这种元数据可以帮助避免模式集成中的错误。