数据挖掘任务流程--学习笔记

最新推荐文章于 2023-11-05 21:41:57 发布
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#数据挖掘 #机器学习

本文详细介绍了一个典型的人工智能算法训练过程，包括数据读取与分析、数据预处理、特征选择与分析、模型建立与优化等多个关键步骤。通过本文，读者可以了解到如何从原始数据开始，逐步构建并优化一个高效的机器学习模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    1、读取数据
        读取数据，并进行展示
        统计数据各项指标
        明确数据规模与要完成的任务
    2、特征理解分析
        单特征分析，诸葛变量分析其对结果的影响
        多变量统计分析，综合考虑多种情况影响
        统计绘图得出结论
    3、数据清理与预处理
        对缺失值进行填充
        特征标准化/归一化
        筛选有价值的特征
        分析特征之间的相关性
    4、建立模型
         特征数据与标签准备
         数据集切分
         多种建模算法对比
         集成策略等方案改进

数据挖掘的任务，主要有哪些？
数智集的博客
04-01 1万+
关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需...
【数据挖掘】《数据分析与数据挖掘》--天津大学公开课
浪里小飞侠的博客
10-09 7262
天津大学《数据分析与数据挖掘》公开课–学习笔记 1.1 数据分析与数据挖掘 数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当的描述，提取出有用的信息的过程。对决策进行辅助，提供数据的根据，利用表格和列表进行展示。 数据挖掘是指在大量的数据中进行挖掘知识。 1.1.2 知识发现（KDD）的过程 图片 1.1.3 区别 图片 1.1.4 联系 图片 1.2 分析和挖掘的数据类型 1.2.1 数据库数据 关系数据库 SQL 数据库 比较流行的有：MySQL, Oracle, S
数据挖掘学习步骤
weixin_45401713的博客
02-18 542
数据挖掘学习步骤： 学习的目标(循序渐进)： 1、爬虫 2、数据处理工具使用(numpy、scipy、pandas、scikit-Learn、gensim) 3、数据预处理（清洗、集成、变换、规约） 4、数据库使用(spark、hadoop、ES、SQL) 5、机器学习了解 6、挖掘建模(分类预测、聚类、关联规则等) 7、自然语言处理 推荐书籍： 利用python进行数据分析(第二版) pytho...
数据挖掘的基本任务
Fo*(Bi)的博客
07-20 3539
【项目数据分析师】分享数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2.
数据挖掘系列之二：数据挖掘概述
__kingzone__的专栏
11-03 3246
1.why（为什么需要数据挖掘） 数据库系统经历了如下的技术演变：数据收集和数据库创建，数据管理（DBMS，包括数据存储和检索，联机事务处理OLTP），以及高级数据分析（涉及数据仓库和数据挖掘）。当前常见的数据集形式为多个异构数据源在单个站点以统一的模式组织的储存库，即数据仓库。数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理OLAP。 -OLTP：主要用于增删改查操作，着眼于事务处理的及时性
数据挖掘的任务
MESSI_JAMES的博客
06-14 8669
数据挖掘的任务可以分为：分类、聚类、关联、回归、预测、序列分析等，具体的介绍如下： 一、分类： 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽...
《数据挖掘概念与技术》-思维导图学习笔记，第一章。
03-24
2. 数据挖掘任务类型：主要分为五类：分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测。分类是根据已知特征将数据划分为预定义类别；聚类则是将相似的数据分组；关联规则用于发现项集之间的频繁模式；序列模式...
数据科学学习笔记7 --- 数据挖掘基础
Y_Cxhiao的博客
06-09 1565
1. 数据挖掘的定义 · 广义：知识发现的全过程 · 狭义：数据挖掘是知识发现的一个重要环节，利用机器学习、统计分析等发现数据模式的智能方法，侧重于模型和算法 · 知识发现的流程如下： （1）数据准备：掌握知识发现应用领域的情况，熟悉相关背景知识，理解用户需求 （2）数据选取：数据选取的目的是确定目标数据，根据用户的需要从原始数据库中选取相关数据或者样本 （3）数据预处理：对数据选
【HCIE-BigData-Data Mining课程笔记（一）】数据挖掘介绍
CPScienceMFQ的博客
10-22 1070
数据挖掘介绍
从零开始的《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-1 前言&第一章“数据挖掘与大数据分析简介”片段
一碗菜粥的博客
03-01 1439
本文目录写在前面整装待发0.初步了解大数据 数据分析 数据挖掘0.1 大数据（big data）0.2 数据分析0.3 数据挖掘0.4 大数据 数据分析 数据挖掘的关系1.学习方法2.进一步学习&研究3.课程内容3.1 数据挖掘3.2 大数据分析4 课程意义5.理论学习环节第一章 数据挖掘与大数据简介第二章 认识数据与数据预处理第三章 关联数据挖掘第四章 分类/回归第五章 聚类分析和噪声检测第六章 大数据分析6.实践环节实验一 数据预处理及WEKA(JAVA使用的库)实验二 关联规则挖掘算法实验三
数据挖掘任务
qq_57620101的博客
02-16 496
序列数据和时间序列数据都是连续的观察值，观察值相互依赖，区别在于序列包含离散的状态，而时间序列包含的是连续的数值；序列和关联数据有相似，都是包含一个项集或一组状态，区别在于序列模型分析的是状态的转移，而关联模型认为购物篮的每个商品平等且独立。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。既然骰子是均匀的，这就是概率计算。
数据挖掘过程总结
hzb_csdn的专栏
06-30 6585
根据博客知乎等资料加上自身理解整理的资料1.问题定义：分类/回归，可行性分析2.数据准备与数据预处理 数据准备：确定数据挖掘任务所涉及的操作数据对象（目标数据），也就是根据数据挖掘任务的具体要求，从相关数据源中抽取与挖掘任务相关的数据集 数据清洗：清除错误异常样本（根据问题确定具体判断条件），清除重复样本 缺失值：样本缺失值较少时，使用均值\众数填充，针对模型思考，对于树模型，可以把缺失值当成一
【无标题】数据挖掘与机器学习，数据挖掘的六大任务
最新发布
syz202614的博客
11-05 747
典型的分类问题有垃圾邮件识别、文本分类、信用评分、欺诈检测、图像识别、用户流失预测、营销响应预测、广告点击率预估、商品推荐等。序列问题是指从顺序型数据中发现序列模式，例图九个月前买了pc的用户往往下一个月会买一根内存条。聚类问题是指从数据中探索样本之间的相似性，把特征相似的具为一类，是一种无目标的探索性分析。数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的有价值的只是的过程，机器学习是一种利用数据训练模型的算法。数据挖掘有一下六大任务，分别是:分类问题、聚类问题、回归问题、关联问题、序列问题、异常值检测问题。
数据挖掘的几种任务划分
miffy_love_zyx的博客
11-07 1782
6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（ A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把***空间/多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？ (B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？© A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9
数据挖掘
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程序员杂谈
04-16 1万+
数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。 数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘...
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小小梦想家
02-26 1611
1.获取数据 在公司的话数据挖掘/分析师一般是从同事那里获取数据。 2.数据预处理 获取到的数据一般是杂乱无的，并不符合我们模型的需要。需要对其处理： 数据类型统一 去重 去除噪声数据 无量纲化 数据归一化 数据标准化 3.特征工程 一般或得到的数据有很多特征，一些特征之间又存在关联，或者一些特征对于我们模型的建立没有丝毫的意义，这时候我们就需要挑选我们所需要的特征。将原始数...
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西北风的专栏
11-09 1795
如何通过自学，成为数据挖掘“高手”？ 标签： 计算机科学 学习方法 数据挖掘 数学 修改 求教各位对数据挖掘有一定了解的达人，如何从“零”开始学习数据挖掘？需要掌握哪些基本的技能？（比如是不是一定要会用R进行简单编程、掌握哪些基本的数学知识等） 喜欢数学，本科有最基本的数学基础（数学分析、线代、概率论与统计、数论…），本身对数据挖掘很有兴趣，如果掌握了，对现在的工作也会很有帮
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auvs67634的博客
01-11 2317
Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for exploring the unique and increasingly large-scale data that come from educational settings and using tho...
数据挖掘流程
jiemo_99的博客
03-06 532
    CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即为"跨行业数据挖掘过程标准"。此KDD（Knowledge Discovery in Database ）过程模型于1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的发展,CRISP-DM 模型在各种KDD过程模型中占据领先位置,采用量达到近60%。CRISP-DM强调，DM不...
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