数据挖掘一般流程（数据清洗，特征提取，建模，调参）

最新推荐文章于 2025-03-25 20:14:31 发布
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分类专栏： 机器学习 机器学习总结 文章标签： 数据挖掘
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最近一直在实习，好长时间没更新博客了。哎，懒惰之心不可有啊！！

实习的岗位是数据挖掘相关的，所以正好把到目前为止实习期间遇到的一些问题、学到的一些东西总结一下，并参考了一些博客，自我提升。嘿嘿嘿~


数据挖掘的一般流程：


1.问题定义：属于分类问题还是回归问题


最低0.47元/天 解锁文章
【python】Kaggle入门：titanic 的数据清洗与模型训练
四轩茶屋
10-06 1640
目 录 0、概述 1、数据清洗 1.1 缺失值填充 1.1.1 Age填充 1.1.2Embarked填充 1.1.3 Fare填充 1.2 异常值处理 1.3 特征转换 2、建模和优化 2.1、参数优化 2.2 训练模型 2.3 交叉验证 3、预测 4、总结 0、概述 在上一篇文章中，我们对训练集的各个特征已经有了初步了解，并提取出了九个可用的特征...
数据挖掘概念与流程和数据预处理与特征工程
2301_81709812的博客
10-27 1594
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它综合运用了统计学、机器学习、数据库、模式识别等多领域的技术和方法，旨在发现数据中的模式、关联、趋势、异常等，以帮助决策者做出更明智的决策。数据预处理和特征工程是数据分析、机器学习等领域中非常重要的环节，它们可以显著提高数据的质量和模型的性能，为后续的准确分析和有效预测奠定坚实的基础。收集过程中要确保数据的完整性和准确性，注意数据的来源是否可靠，是否存在数据缺失等问题。
机器学习中的数据清洗与特征处理综述
美团技术团队
02-10 1401
背景 随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方向提供决策支持，也为业务的迭代指明了方向。目前在美团的团购系统中大量地应用到了机器学习和数据挖掘技术，例如个性化推荐、筛选排序、搜索排序、用户建模等等，为公司创造了巨大的价值。 本文主要介绍在美团的推荐与个性化团...
【深度学习基础 1】 TensorFlow 框架
yewanyuan的博客
03-25 2596
TensorFlow 是 Google 开发的一个开源机器学习和深度学习框架，广泛用于构建和训练神经网络。它支持 CPU、GPU 和 TPU 加速计算，并且提供了灵活的 API 以适应研究和生产环境。高效的数值计算：基于数据流图（DataFlow Graph）进行计算。灵活的模型构建：支持 高级 API 进行快速建模。跨平台支持：可在 CPU、GPU、TPU、移动设备和云端运行。自动微分：方便进行梯度计算和优化。丰富的生态系统：包括 TensorBoard（可视化工具）、TF-Serving（模型部署）等
动手学数据分析-数据清洗及特征处理
weixin_45064713的博客
08-21 311
动手学数据分析-数据清洗及特征处理数据清洗及特征处理载入数据及数据处理相关包缺失值观察与处理缺失值观察对缺失值进行处理 数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗. 载入数据及数据处理相关包 import numpy as np import pandas as pd # 载入数据 df = pd.read_csv('train.csv') df.head()
数据挖掘
小倔驴
04-21 977
1.数据挖掘的建模过程 （1）定义挖掘目标—–根据具体的数据挖掘应用需求，明确本次的挖掘目标，系统完成后能达到什么样的效果。需要分析应用领域，其背景、情况及各种相关知识。 （2）数据取样—-从业务系统中抽取与挖掘目标相关的样本数据子集（相关性、可靠性、有效性） （3）数据探索—–对抽取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理。 主要包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等。 数
【数据挖掘领域】DeepSeek的应用：从数据清洗到预测建模的全流程自动化辅助系统设计
05-14
内容概要：本文介绍了DeepSeek在数据挖掘领域的应用，主要体现在辅助数据科学家完成数据挖掘的关键步骤。首先，DeepSeek凭借其强大的文本理解和生成能力，支持数据清洗、特征工程、模式识别等工作。在数据预处理与...
数据挖掘 建模流程
07-20
### 数据挖掘建模流程 #### 一、引言 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，旨在发现隐藏在海量数据中的模式、关联和其他有价值的见解。数据挖掘涉及多个步骤，包括数据准备、模型选择、模型训练以及...
时间序列数据预处理及特征提取方法
最新发布
05-24
特征提取则是从原始时序数据中挖掘出有价值的信息，将其转化为更具代表性的特征，以便更好地用于建模和分析。 特征提取可以从多个角度进行，常见的有分段特征、统计特征和熵特征。分段特征是将时序数据划分为若干个...
数据挖掘中常用的数据清洗方法
weixin_45947707的博客
05-12 881
在数据挖掘过程中，数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手，然后主要对四类异常数据进行处理；分别是缺失值(missing value)，异常值(离群点),去重处理(Duplicate Data)以及噪音数据的处理。 1. 探索性分析 探索性分析部分，对于整个数据来讲是获得对数据一个初步的认识以及对先验知识的一个探索分析过程，在我做相关数据挖掘的过程中，主要是利用python相关的科学计算库进行数据初步的探索，例如数据类型，缺失值，数据集规模，各特征下的数据分布情况等，并利用第三方绘图库进行
大数据挖掘
04-16
作 者 ：熊赟，朱扬勇，陈志渊编 出版发行 : 上海：上海科学技术出版社 , 2016.04 ISBN号 ：978-7-5478-2961-5 页 数 ： 300 丛书名 : 大数据技术与应用 原书定价 : 75.00 主题词 : 数据采集 中图法分类号 : TP274 内容提要: 本书系统介绍了大数据挖掘的概念、原理、技术和应用, 具体内容包括: 认识和理解大数据 ; 大数据挖掘需要的相关技术 ; 大数据计算框架 ; 大数据挖掘任务 ; 大数据应用实现。 参考文献格式 : 熊赟，朱扬勇，陈志渊编. 大数据挖掘[M]. 上海：上海科学技术出版社, 2016.04.
动手学数据分析之 2数据清洗及特征处理
jassnsnn的博客
12-15 2164
首先大致了解数据清洗。通常情况下我们拿到的数据是会存在缺少值或者有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续后边的分析或建模。所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，将数据清洗成可以分析或建模的样子。 2.1 缺失值观察与处理 我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如有些列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢 2.1.1 缺失值观察 (1) 请查看每个特征缺失值个数 (2) 请查看Age， Cabin， Embarked列的数据 以上方式都有多种方式 #方法一 df....
【数学建模】python建模专用数据清洗代码(本人实践)
xiaobo6122的博客
04-17 8033
刚入坑的小白可以看一下，大佬勿喷，我也是小白，白的不能再白的那种，所以吧，我把我入坑时候大量搜索的代码，没日没夜调试的代码，能用的以及自己写的代码，给各位汇总，会以每篇文章的形式进行更新，所以各位记得点赞，关注，收藏！(要不然就找不到我了！)
CSS语言的数据挖掘
2501_91201191的博客
03-19 434
数据挖掘是通过算法和统计学方法，从大量数据中发现模式和规律的过程。这一过程通常包括数据的清洗、处理、分析和可视化，目的是提取出可用的信息，辅助决策或进行预测。
动手学数据分析 | 数据清洗及特征处理(二)
qq_40857571的博客
05-19 610
接上篇动手学数据分析 | 数据基础操作(一)，下面代码为本篇内容的基本代码准备工作。 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('train.csv') 通常我们拿到的数据是不干净的，即数据中有缺失值、异常点等，需经过一定处理才能继续做后续的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗。 目录 一、缺失值观察与处理 1.缺失值观察 2.处理缺失值 二、重复值观察与处理 1.查看重复值 2.处理重复值 三、特征观察
泰坦尼克号数据挖掘实战：清洗、建模预测与算法应用
3. 特征工程：数据挖掘中一个重要的环节是特征工程，即从原始数据中提取或构造对预测模型有帮助的特征。例如，可能将家庭成员数量、性别是否为女性、票价等作为特征。 4. 模型建立：资源中可能使用了多种机器学习...
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