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如何做数据挖掘?数据挖掘实现流程

作者:张老师 浏览次数: 2020-09-11 17:19
高度发达的互联网时代,也是信息爆炸的时代,快速增长的各种数据信息,已经无法通过人工去一一辨别,只能寄希望于更新的技术手段,去实现数据信息的挖掘,这其中就包括数据挖掘。那么如何做数据挖掘,数据挖掘主要做些什么,今天我们认识一下数据挖掘实现流程。

数据挖掘的过程,其实涉及到多种技术的使用,包括计算机技术、数据库技术、数据统计技术等。基于数据价值线索发现的目标,需要综合运用各项技术,去更高效地完成相关需求。

如何做数据挖掘

如何做数据挖掘?我们从数据挖掘的流程来看,可以大致分为以下几个阶段:

(1)定义挖掘目标

在进行数据挖掘之前我们必须清楚的知道目标是什么,针对具体的目标,了解的与其相关的应用领域的背景知识,这样有助于从整体把握数据挖掘过程,结合实际问题对数据挖掘结果进行分析。

(2)数据取样

在对数据挖掘目标有了清晰明确的认识之后,接下来需要考虑的就是针对挖掘目标如何选取样本。选取样本时我们需要遵循三大原则,即时效性、可靠性和相关性。

(3)数据探索

获取样本数据之后,我们需要对数据进一步分析探究,数据之间是否存在易被察觉的规律或者趋势,有没有比较明显的类别,数据之间的相关程度如何,这些都是需要进一步分析探究的。数据探索主要包括:相关分析、异常值分析、周期性分析、缺失值分析和样本交叉验证等。

(4)数据预处理

为便于进行数据挖掘,提高预测的准确率和效果,样本数据的预处理是必不可少的。数据预处理主要有数据筛选、缺失值处理、数据变量转换、坏数据处理、属性选择、数据标准化和数据规约。

(5)模式发现

数据预处理之后,我们就可以开始构建挖掘模型,在建模之前我们需要考虑本次的挖掘目标是数据挖掘哪方面的应用,也就是上文提出的分类和回归技术、聚类分析、关联规则、时序模式和异常检测,针对具体的应用类别选取合适的算法。

(6)模型构建

确定了本次数据挖掘应用的具体类别之后,接下来就需要考虑如何构建模型,包括选择什么挖掘算法,模型构建思路,具体的操作过程是怎样等等。通常,我们将样本分为训练样本和测试样本,训练样本用来构建模型,测试样本用来观察模型在新的数据上的表现。

关于如何做数据挖掘,数据挖掘实现流程,以上就为大家做了简单的介绍了。数据挖掘这项任务,是从海量数据当中获取价值的重要阶段,也是支持数据价值线索投入实际应用的前提。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发、数据分析与挖掘,零基础班本月正在招生中,课程大纲及试听课程可联系客服领取!
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