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數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)處理
2018-03-06
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數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)處理

從數(shù)據(jù)本身來考慮，數(shù)據(jù)挖掘通常需要有信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘實施過程、模式評估和知識表示8個步驟。

步驟（1）信息收集：根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析對象，抽象出在數(shù)據(jù)分析中所需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫。對于海量數(shù)據(jù)，選擇一個合適的數(shù)據(jù)存儲和管理的數(shù)據(jù)倉庫是至關(guān)重要的。

步驟（2）數(shù)據(jù)集成：把不同來源、格式、特點性質(zhì)的數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有機地集中，從而為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)共享。

步驟（3）數(shù)據(jù)規(guī)約：如果執(zhí)行多數(shù)的數(shù)據(jù)挖掘算法，即使是在少量數(shù)據(jù)上也需要很長的時間，而做商業(yè)運營數(shù)據(jù)挖掘時數(shù)據(jù)量往往非常大。數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)可以用來得到數(shù)據(jù)集的規(guī)約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并且規(guī)約后執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與規(guī)約前執(zhí)行結(jié)果相同或幾乎相同。

步驟（4）數(shù)據(jù)清理：在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值）、含噪聲的（包含錯誤的屬性值），并且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進行數(shù)據(jù)清理，將完整、正確、一致的數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)倉庫中。不然，挖掘的結(jié)果會差強人意。

步驟（5）數(shù)據(jù)變換：通過平滑聚集、數(shù)據(jù)概化、規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。對于有些實數(shù)型數(shù)據(jù)，通過概念分層和數(shù)據(jù)的離散化來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)也是重要的一步。

步驟（6）數(shù)據(jù)挖掘過程：根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的分析工具，應(yīng)用統(tǒng)計方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集，甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。

步驟（7）模式評估：從商業(yè)角度，由行業(yè)專家來驗證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的正確性。

步驟（8）知識表示：將數(shù)據(jù)挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中，供其他應(yīng)用程序使用。

數(shù)據(jù)挖掘過程是一個反復(fù)循環(huán)的過程，每一個步驟如果沒有達到預(yù)期目標，都需要回到前面的步驟，重新調(diào)整并執(zhí)行。不是每件數(shù)據(jù)挖掘的工作都需要這里列出的每一步，例如在某個工作中不存在多個數(shù)據(jù)源的時候，步驟（2）便可以省略。

步驟（3）數(shù)據(jù)規(guī)約、步驟（4）數(shù)據(jù)清理、步驟（5）數(shù)據(jù)變換又合稱數(shù)據(jù)預(yù)處理。在數(shù)據(jù)挖掘中，至少60%的費用可能要花在步驟（1）信息收集階段，而其中至少60%以上的精力和時間花在了數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中。


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