數據挖掘階段包括哪些

Ⅰ 數據挖掘步驟一般有哪些

1、定義問題

在開始知識發現之前最先的也是最重要的要求就是了解數據和業務問題。必須要對目標有一個清晰明確的定義，即決定到底想干什麼。比如，想提高電子信箱的利用率時，想做的可能是“提高用戶使用率”，也可能是“提高一次用戶使用的價值”，要解決這兩個問題而建立的模型幾乎是完全不同的，必須做出決定。

2、建立數據挖掘庫

建立數據挖掘庫包括以下幾個步驟：數據收集，數據描述，選擇，數據質量評估和數據清理，合並與整合，構建元數據，載入數據挖掘庫，維護數據挖掘庫。

3、分析數據

分析的目的是找到對預測輸出影響最大的數據欄位，和決定是否需要定義導出欄位。如果數據集包含成百上千的欄位，那麼瀏覽分析這些數據將是一件非常耗時和累人的事情，這時需要選擇一個具有好的界面和功能強大的工具軟體來協助你完成這些事情。

4、准備數據

建立模型之前的最後一步數據准備工作。可以把此步驟分為四個部分：選擇變數，選擇記錄，創建新變數，轉換變數。

5、建立模型

建立模型是一個反復的過程。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對面對的商業問題最有用。先用一部分數據建立模型，然後再用剩下的數據來測試和驗證這個得到的模型。有時還有第三個數據集，稱為驗證集，因為測試集可能受模型的特性的影響，這時需要一個獨立的數據集來驗證模型的准確性。訓練和測試數據挖掘模型需要把數據至少分成兩個部分，一個用於模型訓練，另一個用於模型測試。

6、評價模型

模型建立好之後，必須評價得到的結果、解釋模型的價值。從測試集中得到的准確率只對用於建立模型的數據有意義。在實際應用中，需要進一步了解錯誤的類型和由此帶來的相關費用的多少。

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Ⅱ 描述數據挖掘包含哪些步驟

1、分類分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，...

Ⅲ 數據挖掘項目的生命周期有哪些階段

為成功地利用預測模型，您需要從開發階段直至生產環境對模型進行全面管理。模型生命周期管理是由以下階段組成的高效交替過程：
• 確定業務目標
• 訪問和管理數據
• 開發模型
• 驗證模型
• 部署模型
• 監控模型

Ⅳ 數據挖掘技術中的數據預處理階段包括哪些

數據挖掘是從一堆數據中找出輸入與輸出之間的關系，然後根據新的輸入預測輸出。簡單舉例：例如你有北京的房價數據，從1月到10月的，房子不同的面積對應不同的價格。現在到了·11月，然後有一座100平米的房子，你覺得價格應該是多少呢？ 這就是從...

Ⅳ 數據挖掘的基本步驟

1、建立數據挖掘庫
建立數據挖掘庫包括以下幾個步驟：數據收集，數據描述，選擇，數據質量評估和數據清理，合並與整合，構建元數據，載入數據挖掘庫，維護數據挖掘庫。
2、分析數據
分析的目的是找到對預測輸出影響最大的數據欄位，和決定是否需要定義導出欄位。如果數據集包含成百上千的欄位，那麼瀏覽分析這些數據將是一件非常耗時和累人的事情，這時需要選擇一個具有好的界面和功能強大的工具軟體來協助你完成這些事情。
3、准備數據
建立模型之前的最後一步數據准備工作。可以把此步驟分為四個部分：選擇變數，選擇記錄，創建新變數，轉換變數。
4、建立模型
建立模型是一個反復的過程。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對面對的商業問題最有用。先用一部分數據建立模型，然後再用剩下的數據來測試和驗證這個得到的模型。有時還有第三個數據集，稱為驗證集，因為測試集可能受模型的特性的影響，這時需要一個獨立的數據集來驗證模型的准確性。
5、評價模型
模型建立好之後，必須評價得到的結果、解釋模型的價值。從測試集中得到的准確率只對用於建立模型的數據有意義。在實際應用中，需要進一步了解錯誤的類型和由此帶來的相關費用的多少。

Ⅵ 數據挖掘的主要步驟有哪些

(1)信息收集：根據確定的數據分析對象抽象出在數據分析中所需要的特徵信息，然後選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入資料庫。對於海量數據，選擇一個合適的數據存儲和管理的數據倉庫是至關重要的。

(2)數據集成：把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業提供全面的數據共享。

(3)數據規約：執行多數的數據挖掘演算法即使在少量數據上也需要很長的時間，而做商

業運營數據挖掘時往往數據量非常大。數據規約技術可以用來得到數據集的規約表示，它小得多，但仍然接近於保持原數據的完整性，並且規約後執行數據挖掘結果與規約前執行結果相同或幾乎相同。

(4)數據清理：在資料庫中的數據有一些是不完整的(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(同樣的信息不同的表示方式)，因此需要進行數據清理，將完整、正確、一致的數據信息存入數據倉庫中。不然，挖掘的結果會差強人意。

(5)數據變換：通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用於數據挖掘的形式。對於有些實數型數據,通過概念分層和數據的離散化來轉換數據也是重要的。

(6)數據挖掘過程：根據數據倉庫中的數據信息，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信息，得出有用的分析信息。

(7)模式評估：從商業角度，由行業專家來驗證數據挖掘結果的正確性。

(8)知識表示：將數據挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應用程序使用。

Ⅶ 數據挖掘一般可以分為哪幾個階段

一,明確目的。二，網上搜集數據。三，對數據處理分析。四，得到所需的結果。五，檢驗結果。大體分五步！

Ⅷ 數據挖掘技術主要包括哪些

數據挖掘技術主要有決策樹 、神經網路 、回歸 、關聯規則 、聚類 、貝葉斯分類6中。

1、決策樹技術。

決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的數據挖掘技術。在決策樹里，所分析的數據樣本先是集成為一個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表一個結論。

2、神經網路技術。

神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是數據挖掘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，數據挖掘中的「神經網路」是由大量並行分布的微處理單元組成的，它有通過調整連接強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。

3、回歸分析技術。

回歸分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數據化運營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應預測、分類劃分等內容。

4、關聯規則技術。

關聯規則是在資料庫和數據挖掘領域中被發明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則數據挖掘的主要目的是找出數據集中的頻繁模式，即多次重復出現的模式和並發關系，即同時出現的關系，頻繁和並發關系也稱作關聯。

5、聚類分析技術。

聚類分析有一個通俗的解釋和比喻，那就是「物以類聚，人以群分」。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各對象間的相似度會很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。

6、貝葉斯分類技術。

貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來預測類成員間關系的可能性。比如通過一個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於一個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。

Ⅸ 數據挖掘的環節主要包括哪幾個

通過聚類分析，將數據進行分類，去識別全局的分布模式，更好地去探索不同類別數據屬性之間的區別和聯系，從而找到數據的區分標識，並以此來進行更好的數據分類分析、探索和數據挖掘工作。

Ⅹ 數據挖掘的發展階段

第一階段：電子郵件階段
這個階段可以認為是從70年代開始，平均的通訊量以每年幾倍的速度增長。
第二階段：信息發布階段
從1995年起，以Web技術為代表的信息發布系統，爆炸式地成長起來，成為目前Internet的主要應用。中小企業如何把握好從「粗放型」到「精準型」營銷時代的電子商務。
第三階段： EC(Electronic Commerce），即電子商務階段
EC在美國也才剛剛開始，之所以把EC列為一個劃時代的東西，是因為Internet的最終主要商業用途，就是電子商務。同時反過來也可以說，若干年後的商業信息，主要是通過Internet傳遞。Internet即將成為我們這個商業信息社會的神經系統。1997年底在加拿大溫哥華舉行的第五次亞太經合組織非正式首腦會議（APEC）上美國總統柯林頓提出敦促各國共同促進電子商務發展的議案，其引起了全球首腦的關注，IBM、HP和Sun等國際著名的信息技術廠商已經宣布1998年為電子商務年。
第四階段：全程電子商務階段
隨著SaaS（Software as a service）軟體服務模式的出現，軟體紛紛登陸互聯網[5]，延長了電子商務鏈條，形成了當下最新的「全程電子商務」概念模式。也因此形成了一門獨立的學科——數據挖掘與客戶關系管理碩士。