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數(shù)據(jù)挖掘有哪些工作流程？
2016-05-27
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數(shù)據(jù)挖掘有哪些工作流程？

數(shù)據(jù)挖掘工作流程：

一、收集數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)一般是補(bǔ)充外部數(shù)據(jù)，包括采用爬蟲和接口，獲取，補(bǔ)充目前數(shù)據(jù)不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。

二、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

主要包括數(shù)據(jù)清洗，預(yù)處理，錯值糾正，缺失值填補(bǔ)。連續(xù)值離散化，去掉異常值，以及數(shù)據(jù)歸一化的過程。同時需要根據(jù)準(zhǔn)備采用的挖掘工具準(zhǔn)備恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)格式。


三、分析數(shù)據(jù)

通過初步統(tǒng)計、分析以及可視化，或者是探索性數(shù)據(jù)分析工具，得到初步的數(shù)據(jù)概況。分析數(shù)據(jù)的分布，質(zhì)量，可靠程度，實際作用域，以確定下一步的算法選擇。

四、訓(xùn)練算法

整個工作流最核心的一步，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)選擇算法，生成訓(xùn)練模型。主要是算法選擇和參數(shù)調(diào)整：

1.算法的選擇，需要對算法性能和精度以及編碼實現(xiàn)難度進(jìn)行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱對數(shù)據(jù)集的限制情況都是算法選擇考慮的內(nèi)容)。實際工程上，不考慮算法復(fù)雜度超過O(N^2)的算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的數(shù)據(jù)挖掘分析工具，一般都會在小數(shù)據(jù)集做算法選擇的預(yù)研。

2.參數(shù)調(diào)整。這是一門神奇的技能，只能在實際過程中體會。

五、測試算法

這一步主要是針對監(jiān)督算法(分類,回歸)，為了防止模型的Overfit，需要測試算法模型的覆蓋能力和性能。方法包括Holdout，還有random subsampling.

非監(jiān)督算法(聚類)，采用更加具體的指標(biāo)，包括熵,純度,精度,召回等。

六、使用,解釋,修正算法

數(shù)據(jù)挖掘不是一個靜態(tài)的過程，需要不斷對模型重新評估，衡量，修正。算法模型的生命周期也是一個值得探討的話題。


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