數據挖掘過程包含哪些

『壹』 數據挖掘的基本流程是什麼

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

『貳』 數據挖掘的基本步驟是什麼

數據輸入：輸入要發掘的數據。

數據轉化：做數據預處理的步驟，經過了數據轉化之後，數據就是一個可用的，簡練的、完整的、一致的、精確的數據集。

(1)數據清理：對雜訊數據和不一致的數據做鏟除操作。或者是對重復數據做刪除，或者是對缺失數據做填充(眾數、中位數、自己判斷)。

(2)數據集成：將多個數據源的數據做整合。

(3)數據選擇：選擇需要的數據做發掘。比如一個人買不買電腦和他叫什麼沒什麼聯系，所以就不需要輸入到機器中進行分析。

(4)數據改換：不同的數據被經過數據集成集成到一同的時分，就會出現一個問題，叫做實體辨認問題。那麼數據改換除了處理實體辨認問題以外，還需要一致不同的資料庫的數據的格局。

數據發掘：經過數學演算法對數據進行分析，得到數據之間的規則，或者是我們所需要的常識。

模型評價：評價機器獲得的模型是否不適用例如，假如模型是在機器學習後得到的，而且模型猜測的精度為10%。因而模型評價的很大一部分也是對從學習機器中獲得的常識是否准確和可用的評價。

數據輸出：將成果數據輸出，而且將得到的常識表明出來，對應了常識表明。

數據在進行發掘時，我們往往都是經過某些屬性得以判斷某個成果，這就是數據發掘的基本規則。

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『叄』 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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『肆』 數據挖掘建模有哪些步驟

1.定義商業問題，數據挖掘的中心價值主要在於商業問題上，所以初步階段必須對組織的問題與需求深入了解，經過不斷與組織討論與確認之後，擬訂一個詳盡且可達成的方案。

2.數據理解，定義所需要的數據，收集完整數據，並對收集的數據做初步分析，包括識別數據的質量問題、對數據做基本觀察、除去雜訊或不完整的數據，可提升數據預處理的效率，接著設立假設前提。

3.數據預處理，因為數據源不同，常會有格式不一致等問題。因此在建立模型之前必須進行多次的檢查修正，以確保數據完整並得到凈化。

4.建立模型，根據數據形式，選擇最適合的數據挖掘技術並利用不同的數據進行模型測試，以優化預測模型，模型愈精準，有效性及可靠度愈高，對決策者做出正確的決策愈有利。

5.評價和理解，在測試中得到的結果，只對該數據有意義。實際應用中，使用不同的數據集其准確度便會有所差異，因此，此步驟最重要的目的便是了解是否有尚未被考慮到的商業問題盲點。

6.實施，數據挖掘流程通過良性循環，最後將整合過後的模型應用於商業，但模型的完成並非代表整個項目完成，知識的獲得也可以通過組織化、自動化等機制進行預測應用，該階段包含部署計劃、監督、維護、傳承與最後的報告結果，形成整個工作循環。

『伍』 數據挖掘的完整步驟是怎樣的

1、理解數據和數據的來源(understanding)。
2、獲取相關知識與技術(acquisition)。

3、整合與檢查數據(integration and checking)。

4、去除錯誤或不一致的數據(data cleaning)。

5、建立模型和假設(model and hypothesis development)。

6、實際數據挖掘工作(data mining)。

7、測試和驗證挖掘結果(testing and verification)。

8、解釋和應用(interpretation and use)。

『陸』 什麼是數據挖掘，或數據挖掘的過程是什麼

1.1 數據挖掘的興起

1.1.1 數據豐富與知識匱乏

整個知識發現過程是由若乾重要步驟組成（數據挖掘只是其中一個重要步驟）：

1）數據清洗：清除數據雜訊和與挖掘主題明顯無關的數據

2）數據集成：將來自多數據源中的相關數據組合到一起

3）數據轉換：將數據轉換為易於進行數據挖掘的數據存儲形式

4）數據挖掘：它是知識挖掘的一個重要步驟，其作用是利用智能方法挖掘數據模式或規律知識

5）模式評估：其作用是根據一定評估標准從挖掘結果篩選出有意義的模式知識

6）知識表示：其作用是利用可視化和知識表達技術，向用戶展示所挖掘出的相關知識

1.1.4 數據挖掘解決的商業問題（案例）

• 客戶行為分析

• 客戶流失分析

• 交叉銷售

• 欺詐檢測

• 風險管理

• 客戶細分

• 廣告定位

• 市場和趨勢分析

『柒』 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。

『捌』 數據挖掘有哪些步驟

1、業務理解

業務理解，指從業務角度來理解項目目標和要求，接著把這些理解知識轉換成數據挖掘問題的定義和實現目標的初規劃。

2、數據理解

數據理解，指從數據收集開始，然後接著是一系列活動，這些活動的目的是：熟悉數據，甄別數據質量問題、發現對數據的真知灼見、或者探索出令人感興趣的數據子集並形成對隱藏信息的假設。

3、數據准備

數據准備，指從初原始數據構建終建模數據的全部活動。數據准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數據的選擇、轉換、清洗、構造、整合及格式化等多種數據預處理工作。

4、建立模型

建立模型，指選擇和使用各種建模技術，並對其參數進行調優。一般地，相同數據挖掘問題類型會有幾種技術手段。某些技術對於數據形式有特殊規定，這通常需要重新返回到數據准備階段。