数据挖掘的流程是什么?

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定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。
美林数据技术股份有限公司
2023-08-27 广告
常见的大数据分析工具有:1. Hadoop:分布式计算框架,适合处理大量数据,但学习曲线较陡峭。2. Spark:实时大数据分析工具,易用性好,可扩展性强,但易用性相对较差。3. Flink:实时数据分析工具,处理速度快,可扩展性好,但社区... 点击进入详情页
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