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数据挖掘的流程和常用方法
数据挖掘
中
常用的方法
有哪些?基本
流程
是什么?
答:
数据挖掘的基本流程包括:选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用
。其中,数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步,包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。在实现数据挖掘的过程中,
常用的工具有R语言、Python、SQL Server Analysis Services等等
,能够提供数据挖掘的可视化展示和多...
数据挖掘流程
答:
数据挖掘方法。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有
分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等
, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
数据挖掘的步骤
是什么?有哪些注意事项?
答:
(1)按照主键去重,用sql或者excel去除重复记录即可
(2)按照规则去重,编写一系列规则,对重复情况负责的数据去重,例如不同渠道来的客户数据,可以通过相同的关键信息进行匹配,合并去重 3、数据权威性问题 解决思路:用最权威那个渠道的数据 对不同渠道设定权威级别,然后再不同场合下选最重要的 4、...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘的技术,
可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法
。统计方法,可细分为:
回归分析
(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据...
数据挖掘的
完整
步骤
是怎样的?
答:
1、理解数据和数据的来源(understanding)。2、获取相关知识与技术
(acquisition)。3、整合与检查数据(integration and checking)。4、去除错误或不一致的数据(data cleaning)。5、建立模型和假设(model and hypothesis development)。6、实际数据挖掘工作(data mining)。7、测试和验证挖掘结果(testing and ...
数据挖掘的
基本
步骤
是什么
答:
2、建立
数据挖掘
库 建立数据挖掘库包括以下几个
步骤
:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。3、分析数据 分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些...
数据挖掘
有哪些
步骤
?
答:
1、业务理解 业务理解,指从业务角度来理解项目目标和要求,接着把这些理解知识转换成
数据挖掘
问题的定义和实现目标的初规划。2、数据理解 数据理解,指从数据收集开始,然后接着是一系列活动,这些活动的目的是:熟悉数据,甄别数据质量问题、发现对数据的真知灼见、或者探索出令人感兴趣的数据子集并形成对...
大
数据挖掘
是什么?
答:
直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。数据挖掘的方法
神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自...
什么是
数据挖掘
?数据挖掘怎么做啊?
答:
原则上讲,
数据挖掘
可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此,数据挖掘存在以下特点:(1)数据集...
数据挖掘的方法及
实施
答:
除了上述的常用方法外,还有粗集方法,模糊集合方法,Bayesian Belief Netords,最邻近算法(k-nearest neighbors method(KNN))等。数据挖掘的实施流程 前面我们讨论了数据挖掘的定义,功能和方法,现在关键的问题是如何实施,其一般的数据挖掘流程如下:问题理解和提出→
数据准备
→数据整理→建立模型→评价...
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