数据挖掘具体步骤

数据挖掘具体步骤

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1、理解业务与数据

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2、准备数据

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数据清洗:

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缺失值处理:

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异常值:

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数据标准化:

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特征选择:

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数据采样处理:

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3、数据建模

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分类问题:

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聚类问题:

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回归问题

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关联分析

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集成学习

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Bagging(例如随机森林算法)image
Boostingimage
Stackingimage

4、模型评估

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淆矩阵与准确率指标

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泛化能力评估

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其他模型:image

评估数据处理:imageimage

5、应用

模型保存:
模型优化:

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