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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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发表于 2018-11-2 09:13
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一、数据挖掘(Data Mining,DM),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database,KDD),决策支持过程,主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,分析、归纳、推理,挖掘潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确决策。
6 A! |" A, d# |% ^# I; O# P' Q6 T: } G7 C2 [; m
知识发现的的三个阶段:1、准备数据; 2、数据挖掘; 3、结果表达和解释
' D# C7 C u3 d- U& O* J3 R$ x9 t8 J6 D3 p% o- j
最著名的数据挖掘标准流程:CRISP-DM5 O3 E& U2 @! ~9 w p
% o$ x" o+ O. r# J- G
全称为跨行业数据挖掘标准流程,分为6个阶段:业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、发布/ h; x( j# Y; z, s- F
, i/ c( C7 E6 \( S(1) 业务理解:分析需求、初步收集数据和指标
3 h# J! C$ ^2 @0 l% V+ q7 v* l, L, l
(2)数据理解:理解各个数据字段的含义所记录的业务信息。
3 A- J3 l( p$ [4 {- S( q6 l) k" u5 d0 N7 v N2 t
(3)数据准备:数据清洗、提出、转换,提取样本,清除噪声,处理缺失数据,数据标准化。2 d* r# a1 e% C1 z1 ^1 v+ K% f6 s
; |) d2 k; O" I(4)建模:参数调整使模型最优。
5 v* B# J6 Q, ?, x$ x ?0 b$ y. ~' g$ _5 U9 ^
(5)评估:评估、挑选最佳模型。# i* C6 k1 Y2 a' p
* j# h0 O6 @& k1 j# `
(6)发布:将模型运用于实践,跟踪反馈,了解效果,后期优化。
3 c7 _/ {8 x& [& h& O
6 l& g# {* f3 y$ d+ {9 {SAS数据挖掘方**:SEMMA
" H& g8 {% b1 [
4 c4 n, F( p5 L, Z1 ~; s5 o9 t(1)Sample-数据取样
8 F& I% \& d3 g4 e& w; p$ U |4 w" b! q j$ ]1 _
(2)Explore-数据探索$ y5 D( p7 G! Q
; v2 }8 z7 n3 Q) ^ M& r v: s n(3)Modify-数据修正
! X$ W3 C. N3 v; F5 D- r: H+ o0 S! x9 O6 N1 i9 Q
(4)Model-建模
( f( ?' p4 p ^4 H+ O# k/ {" B
(5)Assess-评估
- c0 |: [& C# J9 f! Z& h6 N+ u7 C
3 ^6 v& P& h r: m- Z+ D9 h* b& p- D+ u* ?9 O2 W
二、经验谈8 p2 X- A% \% u8 x% h$ i" e9 B0 j
3 ]$ h$ b1 x; q c% z+ Y(1)明确要解决的问题
. O) e" s- q& r8 e( `' f+ |" Q/ ]% b
5 E/ b: ^. @+ S- M5 y(2)确定最终评估标准% G/ A! T2 u: p& d5 n" G" x
. D4 B* U! v1 `" O$ n( r+ M(3)设定期望方案5 G; f: h2 {2 k! n/ U% I
9 v* y! Y/ U# R2 ]7 d9 \# F(4)简单项目到复杂项目7 i. ~+ C. B$ M6 g* T' W5 {- c+ l
% Y" r2 J- @! n: l# c
(5)团队合作,协调沟通5 b6 s! S& D' w
. k3 d2 I# f6 Y2 I+ `(6)避免陷入数据垃圾. X+ k$ D1 y7 R( |& p% ?# p7 d
; C2 W2 f( M9 X. m# F- q9 R" P
0 l) y& p" Y9 Y* I
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