数据挖掘的主要过程
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咨询记录 · 回答于2022-12-15
数据挖掘的主要过程
亲,您好,很高兴为您解答,数据挖掘的主要过程?1. 数据采集,数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查,或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关,但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外,而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的,因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库,广义上称为数据仓库,然后进行处理。2. 特征提取和数据清洗,上述采集阶段得到的数据,其格式往往不适合直接进行处理。例如,采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档,并在许多情况下,各种类型的数据又任意地混合在一起,形成自由格式的文档。要使这样的数据适合进一步加工,有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式,比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。多维数据是最常见的格式,其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段,而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行,以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。另外,在许多情况下,数据可能从多个来源聚集而成,进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集,可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后,数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。3. 分析处理和算法,数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下,不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题,比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。希望本次服务能够帮助到您,感谢您的咨询,祝您万事如意!