数据挖掘技术论文范文

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二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境(WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis),是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法,是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的,Experimenter是对各种实验计划进行数据测试,KnowledgeFlow和Explorer类似,但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案,Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

(一)数据预处理

(二)数据载入

(三)关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法,在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”(最小支持度)参数值设为0.1,将“upperBoundMinSupprot”(最大支持度)参数值设为1,在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项,将“minMetric”参数值设为1.1,将“numRules”(数据集数)参数值设为10,其它选项保存默认值,这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作,从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高,即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的,因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是国家级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项,在课题研究的过程中一定会有国家级论文或者省级论文进行发表来支撑立项,所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果,在今后的科研工作中,科研处要鼓励和帮助教师搞科研,为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助,这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

2、副教授类的教师科研立项得分很高,而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低,这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验,并且很多副教授类的教师还想晋职称,所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师,由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究,因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果,在今后的科研工作中,科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师,这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去,在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此,需要一种新的数据分析技术处理大量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,数据挖掘(DataMining)技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

二、数据挖掘的方法

1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法,常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具,处理数据挖掘中的分类问题,回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型,在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归,还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响,是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.关联规则。关联规则是一种简单,实用的分析规则,它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式,是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系,原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,但是,并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值,要对这些规则要进行有效的评价,筛选有意义的关联规则。

3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组,同组内的样本具有较高的相似度,不同组的则相异,常用的技术有分裂算法,凝聚算法,划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系,从而对样本结构做出合理的评价,此外,聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效,在运用某一个算法之前,一般要先对数据的聚类趋势进行检验。

4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法,通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例,叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试,该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值,分类实例的方法是从这棵树的根结点开始,测试这个结点指定的属性,然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。

5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上,能够对大量复杂的数据进行分析,并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析,神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类,无论哪种,输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构,建立三大类多种神经元网络,具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。

6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法,通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步,通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分,来更新当前群体的一组假设,来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体,产生新种群(后代)的过程;交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换,形成新个体的过程;变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中,可以被用作评估其他算法的适合度。

7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下,只以考察数据的分类能力为基础,解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性,对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集,然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合,形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集,否则,一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素,也就是那些既不能确定为集合元素,也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。

8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的,尽量提高学习机的泛化能力,具有良好的推广性能和较好的分类精确性,能有效的解决过学习问题,现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外,支持向量机算法是一个凸优化问题,局部最优解一定是全局最优解,这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。

事实上,任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法,很难说哪种方法好,那种方法劣,而是视具体问题而定。

三、结束语

目前,数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用,并取得了显著成效,但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究,数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用,并取得更加显著的效果。

参考文献:

苏新宁杨建林邓三鸿等:数据挖掘理论与技术[M].北京:科学技术文献出版社,2003

[关键词]数据挖掘客户关系管理应用步骤

一、客户关系管理(CRM)

CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入,改善企业的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘(DM)

数据挖掘(DataMining,简称DM),简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

三、数据挖掘在客户关系管理中的应用

1.进行客户分类

客户分类是将大量的客户分成不同的类别,在每一类别里的客户具有相似的属性,而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类,针对不同类别的客户,提供个性化的服务来提高客户的满意度,提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如,保险公司在长期的保险服务中,积累了很多的数据信息,包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入,以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来,以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中,大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性,因而形成了具有共性的客户群体。经过数据挖掘的聚类分析,可以发现他们的共性,掌握他们的保险理念,提供有针对性的服务,提高保险公司的综合服务水平,并可以降低业务服务成本,取得更高的收益。

2.进行客户识别和保留

(1)在CRM中,首先应识别潜在客户,然后将他们转化为客户

这时可以采用DM中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析,从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型,然后对每一个测试样本,用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较,如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可,就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如,图书发行公司利用顾客邮件地址数据库,给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述,包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述,顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时,就对该新顾客的购买倾向进行分类,以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。

(2)在客户保留中的应用

(3)对客户忠诚度进行分析

客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息,如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析,可以预测出顾客忠诚度的变化,据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新,以便留住老顾客,吸引新顾客。

(4)对客户盈利能力分析和预测

对于一个企业而言,如果不知道客户的价值,就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言,其价值是不同的。研究表明,一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的,这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户,就需要按照客户的创利能力来划分客户,进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化,帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析,找出对提高企业盈利能力最重要的客户,进而进行针对性的服务和营销。

(5)交叉销售和增量销售

四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤

1.需求分析

只有确定需求,才有分析和预测的目标,然后才能提取数据、选择方法,因此,需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测,还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估,确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求,然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。

2.建立数据库

3.选择合适的数据挖掘工具

如果从上一步的分析中发现,所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成,那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务:分类,估值预测,关联规则,聚集,描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中,目标是应用可得到的数据建立模型,用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中,没有单一的目标变量,目标是在所有变量中发现某些联系。

4.建立模型

5.模型评估

为了验证模型的有效性、可信性和可用性,从而选择最优的模型,需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估,来测试模型的准确性,模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程,通过这个阶段阶段的工作,能使数据以用户能理解的方式出现,直至找到最优或较优的模型。

6.部署和应用

将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体,根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动,以及消除与先前知识可能存在的冲突,并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中,也需要不断地对模型进行评估和检验,并做出适当的调整,以使模型适应不断变化的环境。

[1]罗纳德.S.史威福特.客户关系管理[M].杨东龙译.北京:中国经济出版社,2002

[2]马刚:客户关系管理[M]大连:东北财经大学出版社,2008

[3]朱美珍:以数据挖掘提升客户关系管理[J].高科技产业技术与创新管理,2006,(27)

[4]顾桂芳何世友:数据挖掘在客户关系管理中的应用研究[J].企业管理,2007,(7)

2、数据挖掘技术主要步骤

3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展

4、结语

2.综合应用性强数据挖掘技术已经被广泛地应用在统计工作中的多个领域,并且发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅是一种综合应用性强的技术手段,同时又能满足统计数据使用者的特定数据需要。因此,数据挖掘技术能够对经济统计数据进行定向的整理和开发,为数据使用者提供更好的服务。

3.宏观型的数据库有利于数据挖掘技术的应用当前,我国的经济统计大多还是采用传统的经济统计方法,统计收集的数据信息不能形成有机整体,在对数据进行管理过程中,出现了很多问题。因此。经济统计工作需要能够提供数据整理开发的新技术。宏观经济统计数据库,为数据挖掘技术的开展提供了平台。数据管理系统的经济统计信息要正确无误,然后经过数据挖掘技术的整合,就能得到更丰富的数据资源。

二、数据挖掘技术的运用

数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性,经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性,数据挖掘技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要包括以下四种方法:

1.预处理方法首先,要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过程中存在一些问题,导致收集到的数据存在缺失和模糊现象,这种有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础,因此一定要对数据挖掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不准确和偏差较大的数据进行甄别。

2.集成化处理方法其次,要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中,会出现对多个数据源进行重叠统计的现象,这就要求对数据进行挖掘之前,要有一个统一整理的过程,即数据的集成化处理。数据集成在统计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面,更加真实,可以作为数据挖掘基础信息。

3.转换方法再有,要对统计数据根据需要进行转换。经济统计数据的描述形式比较单一,为了满足数据信息使用者的需要,就要对数据进行转换,使其的表现形式具有泛化或是更加规范。这里所说的泛化指的是利用更深层次和更加抽象的定义来代替原有的低层数据。

4.决策树方法除却上述四种处理方法外,还有决策树方法,指的是对庞杂的经济数据进行分类,把有利用价值的统计数据提炼出来,这种数据挖掘形式能够对分析对象进行体现,并能快速的对信息进行分类处理,能够解决在经济统计过程中出现的各种问题。

THE END
1.数据挖掘概念(AnalysisServices有关如何将 SQL Server 工具应用于业务方案的示例,请参阅数据挖掘基础教程。 定义问题 与以下关系图的突出显示相同,数据挖掘过程的第一步就是明确定义业务问题,并考虑解答该问题的方法。 该步骤包括分析业务需求,定义问题的范围,定义计算模型所使用的度量,以及定义数据挖掘项目的特定目标。这些任务转换为下列问题: https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms174949(en-us,sql.105).aspx
2.好书推荐《数据挖掘技巧》数据挖掘一般是从大量的数据中通过计算机算法,去搜索隐藏于其中信息的过程。用通俗的话说,就是面临大量的数据,使用数据挖掘工具“探勘”一遍之前,审计人员不一定有明确的目标,挖掘出来的结果也不一定在审计人员的预料之中。数据挖掘作为一种新的计算机审计方法,能够辅助审计人https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0ODk2NjA0Nw==&mid=2247509056&idx=3&sn=efa3fad8b2f29bc4520c0acc7354b793&chksm=fbb5ffb0ccc276a6cbbf6d12458f702a0a731627617b65747658b89c3bbcd90cde9b3f9a9192&scene=27
3.数据挖掘主要步骤图数据挖掘六大基本步骤数据挖掘主要步骤图 数据挖掘六大基本步骤 当拿到一份处理好的数据时,我们首先应该做的是什么呢?是直接上手编写代码构造模型?都说事半功倍,所以在进行数据挖掘之前,我们头脑中一定要是有个完整的路径,这样,我们就能回溯于每个环节去检查整个项目(构造的模型),同样也是帮我们梳理整个项目的环节,可以帮助我们在项目汇报https://blog.51cto.com/u_16099209/7874359
4.什么是数据挖掘?为什么它如此重要?数据挖掘的步骤 数据挖掘的方法取决于所问问题的类型以及提供分析原材料的数据集或数据库的内容和组织。数据挖掘涉及的步骤包括: 理解问题 企业的决策者需要对他们应该从事的领域有一个总体的了解。他们应该知道需要探索的内部和外部数据类型,并对业务和所涉及的不同功能领域有深入的了解。 https://ai.qianjia.com/html/2023-03/27_400072.html
5.数据挖掘在管理会计中的重要意义(一)数据挖掘的主要方法 常用的数据挖掘方法主要有决策树(Decision Tree)、遗传算法(Genetic Algorithms)、关联分析(Association Analysis)、聚类分析(Cluster Analysis)、序列模式分析(Sequential Pattern)以及神经网络(Neural Networks)等。 (二)数据挖掘的基本步骤 https://www.jy135.com/guanli/327644.html
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7.空间数据挖掘认识及其思考AET摘要: 在这个大数据时代,空间数据正在从各个领域飞速累计。空间数据挖掘作为数据挖掘的一部分,现已成为人们研究空间数据的重点学科。主要介绍了空间数据挖掘的基本概念、一般步骤及其最新的挖掘方法,表达了对当前空间数据挖掘的看法。最后对未来空间数据挖掘的研究方向进行了更加深入的探讨。 http://www.chinaaet.com/article/3000015273
8.构建Python机器学习模型的八个步骤步骤五:划分数据集 在开始训练模型之前,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这样可以确保模型不仅在训练数据上表现良好,还能在未见过的数据上泛化得更好。 为什么要划分数据集? 防止过拟合:过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在新数据上的表现很差。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/945174058
9.数据挖掘如何入门一、挖掘步骤 在实施数据挖掘之前,先制定采取什么样的步骤,每一步都做什么,达到什么样的目标是必要的,有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。 https://www.linkflowtech.com/news/228
10.数据分析与挖掘11篇(全文)Web数据挖掘过程是一个完整的知识发现的过程,但与传统数据和数据仓库相比,Web上的信息是非结构化或半结构化的、动态的,并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。因此可以将Web数据挖掘分为确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析等四个步骤。 https://www.99xueshu.com/w/ikeyp687ycyz.html
11.数据挖掘的六个步骤有哪些帆软数字化转型知识库数据挖掘的六个步骤分别是:问题定义、数据收集与准备、数据清洗、数据转换与特征选择、模型建立与评估、结果解释与部署。其中问题定义是数据挖掘过程的首要步骤,直接影响整个项目的成功与否。问题定义涉及明确业务目标、研究目标和所需的数据类型。只有在问题定义清晰的情况下,后续的每一步骤才能有的放矢,确保数据挖掘的结https://www.fanruan.com/blog/article/594251/
12.高效实施数据挖掘的方法和步骤yuanye1014产生的结果是否易为商业用户所理解?如果不能,需要采取什么步骤以使结果便于读懂?该工具是否要求商业专家参与整个数据挖掘过程? ? 第六阶段:结果发布 数据挖掘过程可能很简单,如只是对商业问题给出一个建议,也可能很复杂,如应用一个应用程序向信息客户提供新知识。无论简单还是复杂,在结果发布阶段,都要用到该过程。http://blog.chinaunix.net/uid-64814-id-2690182.html
13.商业实战中常用的一种数据分析处理技术—主成分分析这种转变的目的,一方面是可以大幅降低原始数据的维度,同时也在此过程中发现原始数据属性之间的关系。 主成分分析的主要步骤如下: 1)通常要先进行各变量的标准化工作,标准化的目的是将数据按照比例进行缩放,使之落入一个小的区间范围之内,从而让不同的变量经过标准化处理后可以有平等的分析和比较基础。 https://cloud.tencent.com/developer/news/332374
14.数据挖掘技术在客户关系管理中如何应用四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤 1.需求分析 只有确定需求,才有分析和预测的目标,然后才能提取数据、选择方法,因此,需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后,应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型,是属于关联分析、分类、聚类及预测,还是其他应用。应对现有https://www.wenshubang.com/xingzhengguanlibiyelunwen/151599.html
15.7种常用的数据挖掘技术分享开源地理空间基金会中文分会开放数据挖掘是从海量数据中提取有用信息和模式的过程。它包括数据的收集、提取、分析和统计,也被称为知识发现的过程,即从数据或数据模式分析中进行知识挖掘。这是一个寻找有用信息以找出有用数据的逻辑过程。 数据挖掘的3个步骤 探索:数据将被清除并转换为另一种形式,信息的性质也是确定的。 https://www.osgeo.cn/post/14c56
16.数据挖掘的过程张杰整理数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的,可实用的信息,并使用这些信息做出决策或丰富知识。下图描述了数据挖掘的主要步骤和过程。 数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下: 第一步:确定挖掘目的。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应https://maimai.cn/article/detail?fid=1405334297&efid=7lwV824VMzvaUfEhWMvd3A
17.数据挖掘的基本步骤是什么?数据挖掘的基本步骤包括: 理解业务目标:首先要明确数据挖掘的目的是什么,是为了预测销售额、识别欺诈行为还是其他目标。只有明确了业务目标,才能有针对性地进行数据挖掘分析。 数据理解:收集相关数据,理解数据的含义、格式、质量等特征。这一步通常包括数据收集、数据描述性统计、数据可视化等方法,以便更好地理解数据。 https://www.mbalib.com/ask/question-1ff33c04b2a8f83d1aff9875a50d017f.html
18.数据挖掘的步骤包括什么数据挖掘是一个通过特定算法对大量数据进行处理和分析,以发现数据中的模式、趋势或关联性的过程。下面详细介绍数据挖掘的步骤包括什么? 1、数据收集 首先,需要收集与待挖掘主题相关的数据。可能涉及从各种来源(如数据库、文件、网络等)获取数据,并将其清洗、整合到一个统一的格式中。 https://www.pxwy.cn/news-id-81213.html