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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代python數(shù)據(jù)挖掘的基本流程有哪些？
python數(shù)據(jù)挖掘的基本流程有哪些？
2020-07-14
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使用python對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘是極為重要的方式和階段，目的是搜集大量數(shù)據(jù)，并從中通過(guò)算法搜索出隱藏在數(shù)據(jù)中的那些隱含的、先前未知的，并有具有潛在使用價(jià)值的信息。那么python數(shù)據(jù)挖掘的具體流程是怎樣的，下面就跟小編一起來(lái)看吧。

1.定義挖掘目標(biāo)

這一步驟主要是分析要python數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，明確系統(tǒng)完成后想要達(dá)的效果，定義問(wèn)題的相關(guān)范圍。

首先結(jié)合具體業(yè)務(wù)，分析問(wèn)題，之后明確用戶(hù)需求，最后確定挖掘的方法和計(jì)劃。

2.數(shù)據(jù)取樣

在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中抽取和挖掘目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)樣本子集。

抽取數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，一是相關(guān)性，與挖掘目標(biāo)密切相關(guān);二是可靠性，質(zhì)量要有所保證。三是有效性，可以先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。

衡量樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)如下：

1)資料完整無(wú)缺，各類(lèi)指標(biāo)項(xiàng)齊全。

2)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無(wú)誤，反映的都是正常(而不是異常)狀態(tài)下的水平。

3)數(shù)據(jù)集合部分能顯現(xiàn)出規(guī)律性。

4)數(shù)據(jù)集合要能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。

3.數(shù)據(jù)探索

檢驗(yàn)樣本是否達(dá)到我們?cè)瓉?lái)設(shè)想的要求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，審核和必要的加工處理。

這一步驟是是為了把數(shù)據(jù)取樣得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)的操作，從而保證樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而為保證模型質(zhì)量打下基礎(chǔ)。

4.數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在主要的處理以前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的一些處理操作。

采樣數(shù)據(jù)中常常包含許多含有噪聲、不完整，甚至不一致的數(shù)據(jù)，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)將會(huì)導(dǎo)致低質(zhì)量的挖掘結(jié)果，因此對(duì)數(shù)據(jù)挖掘所涉及的數(shù)據(jù)對(duì)象必須進(jìn)行預(yù)處理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)變量轉(zhuǎn)換、缺失值處理、壞數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、主成分分析、屬性選擇、數(shù)據(jù)規(guī)約等。

5.挖掘建模

這一步驟是python數(shù)據(jù)挖掘工作的核心環(huán)節(jié)。我們需要具體考慮，要用到那些算法進(jìn)行模型構(gòu)建。

6.模型評(píng)價(jià)

從這些模型中自動(dòng)找出一個(gè)最好的模型，還要根據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)模型進(jìn)行解釋和應(yīng)用。

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