2021-06-21 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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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。
数据挖掘知纤者: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搭薯行数据挖掘。
结果分竖档析: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。
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。
数据挖掘知纤者: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搭薯行数据挖掘。
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