Question

数据挖掘中常用的方法有哪些?基本流程是什么?

Answer 1

分类算法：根据已有的数据特征，将数据分为不同的类别，例如基于决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法。

聚类算法：将数据按照相似性进行分组，例如基于K-Means聚类、层次聚类等算法。
关联规则挖掘：在数据集中发现项与项之间的相关性，例如Apriori算法等。
预测建模：利用历史数据的模式寻找未来的趋势和预测，例如基于回归分析、时间序列分析等。
数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。
在实现数据挖掘的过程中，常用的工具有R语言、Python、SQL Server Analysis Services等等，能够提供数据挖掘的可视化展示和多种数据分析算法的实现。
如果是在云端对数据集成的话，可以选择Datax、ETLCloud等etl工具，主要关注数据的抽取、转换和加载，虽然也可以根据用户需求完成简单的数据预处理、清洗等操作，不过对于复杂的数据挖掘流程，还是需要专业的数据挖掘工具进行实现。