數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

數(shù)據(jù)挖掘的六個步驟分析：

1.商業(yè)理解：數(shù)據(jù)挖掘不是我們的目的，我們的目的是更好地幫助業(yè)務(wù)，所以第一步我們要從商業(yè)的角度理解項目需求，在這個基礎(chǔ)上，再對數(shù)據(jù)挖掘的目標進行定義。2.數(shù)據(jù)理解：嘗試收集部分數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行探索，包括數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證等。這有助于你對收集的數(shù)據(jù)有個初步的認知。3.數(shù)據(jù)準備：開始收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、數(shù)據(jù)集成等操作，完成數(shù)據(jù)挖掘前的準備工作。4.模型建立：選擇和應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘模型，并進行優(yōu)化，以便得到更好的分類結(jié)果。5.模型評估：對模型進行評價，并檢查構(gòu)建模型的每個步驟，確認模型是否實現(xiàn)了預(yù)定的商業(yè)目標。6.上線發(fā)布：模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到金礦，也就是我們所說的“知識”，獲得的知識需要轉(zhuǎn)化成用戶可以使用的方式，呈現(xiàn)的形式可以是一份報告，也可以是實現(xiàn)一個比較復(fù)雜的、可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程。數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如果是日常運營的一部分，那么后續(xù)的監(jiān)控和維護就會變得重要。

數(shù)據(jù)挖掘的十大算法

歸類為4類算法

分類算法：c4.5、樸素貝葉斯算法、SVM、KNN、Adaboost、CART聚類算法：K-Means、EM關(guān)系分析：Apriori連接分析：PageRank1. C4.5C4.5 算法是得票最高的算法，可以說是十大算法之首。C4.5 是決策樹的算法，它創(chuàng)造性地在決策樹構(gòu)造過程中就進行了剪枝，并且可以處理連續(xù)的屬性，也能對不完整的數(shù)據(jù)進行處理。它可以說是決策樹分類中，具有里程碑式意

總結(jié)

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