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數據挖掘的九大定律
2018-05-16
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數據挖掘的九大定律

數據挖掘通用流程CRISP-DM的締造者之一Tom Khabaza曾總結了在數據挖掘上的九大定律，如下所示。


    （1）Business Goals Law：每個數據挖掘解決方案的根源都是有商業(yè)目的的。
    （2）Business Knowledge Law：數據挖掘過程的每一步都需要以商業(yè)信息為中心。
    （3）Data Preparation Law：數據挖掘過程前期的數據準備工作要超過整個過程的一半。
    （4）NFL Law：NFL（沒有免費午餐，No Free Lunch）。對于數據挖掘者來說沒有免費的午餐，數據挖掘的任何一個過程都是來之不易的。
    （5）Watkins' Law：此定律以此命名是因為David Watkins首次提出這個概念。這個定律說的是在數據的世界里，總是有模式可循的。您找不到規(guī)律不是因為規(guī)律不存在，而是因為您還沒有發(fā)現它。
    （6）Insight Law：數據挖掘可以把商業(yè)領域的信息放大。
    （7）Prediction Law：預測可以為我們增加信息。
    （8）Value Law：數據挖掘模式的精準和穩(wěn)定并不決定數據挖掘過程的價值，換句話說技術手段再精妙，沒有商業(yè)意義和合適的商業(yè)應用是沒有價值的。
    （9）Law of Change：所有的模式都會變化。
    上面這九條其實歸根到底就是一條，商業(yè)決定數據挖掘。數據挖掘各類技術和算法的飛速發(fā)展不能讓我們偏離以商業(yè)行為為核心的方向，只是純粹為了追求高深的技術而忽略或損害到商業(yè)目的就本末倒置了。

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