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数据挖掘与分析的基本流程
2023-09-11 18:13:25

数据挖掘与分析的基本流程可以归纳为以下几个方面:

  1. 数据探索:通过检验数据集的数据质量、绘制图标、计算某些特征量等手段,对样本数据集的机构和规律进行分析的过程就是数据探索。数据探索有助于选择合适的数据预处理和建模方法,甚至可以完成一些通常由数据挖掘解决的问题。
  2. 数据预处理:在数据挖掘中,海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据,严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理,该过程就是数据预处理。
  3. 定义挖掘目的:清楚挖掘的目的是什么?想要达到的目的是什么?
  4. 挖掘建模:经过数据探索与数据预处理,得到了可以直接建模的数据。

以上就是数据挖掘与分析的基本流程,按照这个步骤来实施,可以保证数据分析挖掘工作的顺利进行。

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