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数据挖掘探索过程
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2018-07-01 03:02:43
阅读次数: 0
1、数据挖掘建模过程:
a,定义挖掘目标--->b,数据抽样--->c,数据探索--->d,数据预处理--->e,数据挖掘--->f,模型评估
数据抽样:抽取数据的标准是,一是相关性,二是可靠性,三是有效性,而不是动用全部的企业数据。 通过对数据的精选, 不仅能减少数据的处理量, 节省系统的资源, 还可以是我们想要寻找的规律性显现出来。
数据探索主要包括:异常值分析, 缺失值的分析, 相关性的分析, 和周期性分析。
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转载自
blog.csdn.net/qq_40587575/article/details/80848511
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