數據挖掘的基本流程

數據挖掘的六個步驟分析：

1.商業理解：數據挖掘不是我們的目的，我們的目的是更好地幫助業務，所以第一步我們要從商業的角度理解項目需求，在這個基礎上，再對數據挖掘的目標進行定義。2.數據理解：嘗試收集部分數據，然后對數據進行探索，包括數據描述、數據質量驗證等。這有助于你對收集的數據有個初步的認知。3.數據準備：開始收集數據，并對數據進行清洗、數據集成等操作，完成數據挖掘前的準備工作。4.模型建立：選擇和應用各種數據挖掘模型，并進行優化，以便得到更好的分類結果。5.模型評估：對模型進行評價，并檢查構建模型的每個步驟，確認模型是否實現了預定的商業目標。6.上線發布：模型的作用是從數據中找到金礦，也就是我們所說的“知識”，獲得的知識需要轉化成用戶可以使用的方式，呈現的形式可以是一份報告，也可以是實現一個比較復雜的、可重復的數據挖掘過程。數據挖掘結果如果是日常運營的一部分，那么后續的監控和維護就會變得重要。

數據挖掘的十大算法

歸類為4類算法

分類算法：c4.5、樸素貝葉斯算法、SVM、KNN、Adaboost、CART聚類算法：K-Means、EM關系分析：Apriori連接分析：PageRank1. C4.5C4.5 算法是得票最高的算法，可以說是十大算法之首。C4.5 是決策樹的算法，它創造性地在決策樹構造過程中就進行了剪枝，并且可以處理連續的屬性，也能對不完整的數據進行處理。它可以說是決策樹分類中，具有里程碑式意

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘知识清单的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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