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數據挖掘實施流程
2016-08-30
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數據挖掘實施流程

數據挖掘過程是根據數據特征建立模型，然后通過科學檢驗，發現模型和數據之間規模的一系列活動，具體來說就是確定分析對象，對數據進行預處理，選擇合適的數據分析方法進行數據處理，將分析結果進行可視化展現等，以下將對各個環節進行詳細分析。

1 數據準備

從操作上來說，數據準備階段主要執行的操作時數據選取、數據清洗和數據轉化三相工作，具體來說就是選擇數據源，確定數據挖掘處理的對象，根據實際需求從海量數據中選擇所需要處理的數據內容，生成目標數據；目標數據多為原始數據，可能會存在數據不全、數據污染等異常情況。為確保數據挖掘效果，需要對目標數據進行清洗，就是通過一系列操作補全殘缺數據、消除不合理數據，使其轉為凈化數據待用。

2 數據挖掘

這一階段的工作主要是根據數據特征設定數據集合屬性，將不參與算法的字段進行處理，然后將其他參與算法的字段看作一個新的數據集合；數據集合屬性設定完畢后，需要根據數據挖掘的目的和業務需求選擇合適的算法。

3 結果可視化呈現

數據分析處理結束后產生的結果不利于用戶直接使用，需要將其進行轉化，然后通過可視化手段將其進行展現，為用戶決策或管理工作改進提供參考。



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