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数据挖掘的概念及特点
数据挖掘指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平庸过程。数据挖掘是一种决策反对过程，次要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地剖析企业的数据，作出演绎性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮忙决策者调整市场策略，缩小危险，作出正确的决策。
数据挖掘的根本步骤。数据挖掘通过剖析每个数据，从大量数据中寻找其法则的技术，次要有数据筹备、法则寻找和法则示意三个步骤。数据筹备是从相干的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集; 法则寻找是用某种办法将数据集所含的法则找进去; 法则示意是尽可能以用户可了解的形式将找出的法则示意进去。数据挖掘的工作有关联剖析、聚类分析、分类剖析、异样剖析、特异群组剖析和演变剖析等。
数据挖掘的根本步骤
1、定义问题
在开始常识发现之前最先的也是最重要的要求就是理解数据和业务问题。必须要对指标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比方，想进步电子信箱的利用率时，想做的可能是“进步用户使用率”，也可能是“进步一次用户应用的价值”，要解决这两个问题而建设的模型简直是齐全不同的，必须做出决定。
2、建设数据挖掘库
建设数据挖掘库包含以下几个步骤：数据收集，数据形容，抉择，数据品质评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，保护数据挖掘库。
3、剖析数据
剖析的目标是找到对预测输入影响最大的数据字段，和决定是否须要定义导出字段。如果数据集蕴含成千盈百的字段，那么浏览剖析这些数据将是一件十分耗时和累人的事件，这时须要抉择一个具备好的界面和功能强大的工具软件来帮助你实现这些事件。
4、筹备数据
建设模型之前的最初一步数据筹备工作。能够把此步骤分为四个局部：抉择变量，抉择记录，创立新变量，转换变量。
5、建设模型
建设模型是一个重复的过程。须要认真考查不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建设模型，而后再用剩下的数据来测试和验证这个失去的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的个性的影响，这时须要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型须要把数据至多分成两个局部，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
6、评估模型
模型建设好之后，必须评估失去的后果、解释模型的价值。从测试集中失去的准确率只对用于建设模型的数据有意义。在理论利用中，须要进一步理解谬误的类型和由此带来的相干费用的多少。教训证实，无效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的间接起因就是模型建设中隐含的各种假设，因而，间接在事实世界中测试模型很重要。先在小范畴内利用，获得测试数据，感觉称心之后再向大范畴推广施行。模型建设并教训证之后，能够有两种次要的应用办法。第一种是提供给剖析人员做参考; 另一种是把此模型利用到不同的数据集上。
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