資料探勘應注意什麼，資料探勘的主要步驟有哪些

1樓：匿名使用者

商業理解，也就是業務理解最重要，沒有這個，資料探勘就是空中樓閣。

資料理解，明確知道你要解決的問題，知道每個資料屬性，每個記錄內容的含義，不然沒法抽取資料。

資料準備，包括抽取，處理重複值，空值，重要性選擇，有些還需要標準化處理，這個過程最消耗時間，佔整個過程的70-80%。

建模準備，選擇合適的數學模型，有時候要選擇幾種不同的模型。

模型評價，評價各個模型的準確性，對資料和分析過程的解釋性，選擇最優的。

模型釋出，模型是給業務提供依據的，不能應用的模型是白白浪費時間。

以上基本是資料探勘的各個步驟，都重要，沒有哪個過程可以隨便，都需要注意。

2樓：網友

最重要的就是資料質量，如果資料本身不靠譜，挖出來的東西也不靠譜。

3樓：網友

反正就我個人來說，那就是要做實驗求證，還要對比分析，等等。

4樓：網友

把商業智慧型看成一種解決方案應該比較恰當。1989年以後的商業智慧型的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的資料中提取出有用的資料並進行清理，以保證資料的正確性。

資料探勘的主要步驟有哪些?

5樓：環球青藤

(1)資訊收集：根據確定的資料分析物件抽象出在資料分析中所需要的特徵資訊，然後選擇合適的資訊收集方法，將收集到的資訊存入資料庫。對於海量資料，選擇乙個合適的資料儲存和管理的資料倉儲是至關重要的。

(3)資料規約：執行多數的資料探勘演算法即使在少量資料上也需要很長的時間，而做商。

業運營資料探勘時往往資料量非常大。資料規約技術可以用來得到資料集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原資料的完整性，並且規約後執行資料探勘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。

(4)資料清理：在資料庫中的資料有一些是不完整的(有些感興趣的屬性缺少屬性值)，含雜訊的(包含錯誤的屬性值)，並且是不一致的(同樣的資訊不同的表示方式)，因此需要進行資料清理，將完整、正確、一致的資料資訊存入資料倉儲中。不然，挖掘的結果會差強人意。

(5)資料變換：通過平滑聚集，資料概化，規範化等方式將資料轉換成適用於資料探勘的形式。對於有些實數型資料，通過概念分層和資料的離散化來轉換資料也是重要的。

(6)資料探勘過程：根據資料倉儲中的資料資訊，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理資訊，得出有用的分析資訊。

(7)模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證資料探勘結果的正確性。

(8)知識表示：將資料探勘所得到的分析資訊以視覺化的方式呈現給使用者，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程式使用。

資料探勘有什麼步驟?

6樓：環球青藤

1、業務理解(business understanding)

業務理解，指從業務角度來理解專案目標和要求，接著把這些理解知識轉換成資料探勘問題的定義和實現目標的初規劃。

2、資料理解(data understanding)

資料理解，指從資料收集開始，然後接著是一系列活動，這些活動的目的是：熟悉資料，甄別資料質量問題、發現對資料的真知灼見、或者探索出令人感興趣的資料子集並形成對隱藏資訊的假設。

3、資料準備(data preparation)

資料準備，指從初原始資料構建終建模資料的全部活動。資料準備很可能被執行多次並且不以任何既定的秩序進行。包括為建模工作準備資料的選擇、轉換、清洗、構造、整合及格式化等多種資料預處理工作。

4、建立模型(modeling)

建立模型，指選擇和使用各種建模技術，並對其引數進行調優。一般地，相同資料探勘問題型別會有幾種技術手段。某些技術對於資料形式有特殊規定，這通常需要重新返回到資料準備階段。

資料探勘主要涉及到哪些方面的知識？

7樓：超超呢

資料庫，統計學，office常用辦公軟體，常用演算法，邏輯思維能力，業務知識。