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首頁(yè)精彩閱讀進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的時(shí)候需要注意什么（二）
進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作的時(shí)候需要注意什么（二）
2019-01-22
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在上一篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘工作中的選擇數(shù)據(jù)需要注意的內(nèi)容，選擇數(shù)據(jù)中需要注意八點(diǎn)，只有做到了這八點(diǎn)我們才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘工作，我們?cè)谶@篇文章中接著給大家說(shuō)一下數(shù)據(jù)挖掘工作需要注意的其他內(nèi)容。


在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)模型中，需要的數(shù)據(jù)通常多得多，如果分析很多屬性，千行數(shù)據(jù)都可能不夠。如果數(shù)據(jù)集太大或太小，通過(guò)將行合為類(lèi)別有時(shí)可以獲得更好的結(jié)果。當(dāng)然，如果數(shù)據(jù)集大小合理，應(yīng)更注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量而不是添加越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。達(dá)到一定數(shù)據(jù)量后，會(huì)發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)上有效的所有模式，添加更多數(shù)據(jù)不會(huì)提高其有效性。相反，添加更多數(shù)據(jù)，有時(shí)可能引入意外關(guān)聯(lián)。


在離散數(shù)值與連續(xù)數(shù)值中，由于離散列包含數(shù)目有限的值。通常來(lái)說(shuō)，文本通常被視為離散值。離散值有一些重要屬性。如果將數(shù)字視為離散值，則它們之間不隱含任何順序，這就無(wú)法對(duì)數(shù)字計(jì)算平均值或總和。電話(huà)區(qū)號(hào)就是離散數(shù)值數(shù)據(jù)，不會(huì)用來(lái)執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。離散值有時(shí)候稱(chēng)作類(lèi)別值，因?yàn)槟梢园措x散值對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，而對(duì)于按無(wú)限序列排列的數(shù)值，則不能按其對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。如果值是明確分開(kāi)并且不可能有小數(shù)值或小數(shù)值沒(méi)有用時(shí)，您也可以確定將數(shù)字視為離散值。


而連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)可包含無(wú)限個(gè)小數(shù)值。收入列即為連續(xù)屬性列的示例。如果您指定某一列為數(shù)值，則該列中的每個(gè)值都必須是數(shù)值，只有 null 除外。請(qǐng)注意，在 Excel 中，可以考慮時(shí)間戳以及可轉(zhuǎn)換為 SQL Server 數(shù)據(jù)類(lèi)型的任何其他日期時(shí)間表示形式。如果將數(shù)字轉(zhuǎn)換為分類(lèi)變量的話(huà)，離散化對(duì)分析提供許多好處。好處之一是縮小了問(wèn)題空間。另一好處是數(shù)字有時(shí)不適合表示結(jié)果。這就是數(shù)據(jù)離散化的原因。


而如果創(chuàng)建一個(gè)包含連續(xù)數(shù)據(jù)的挖掘模型，之后又希望將列視為離散的，則是不可能的。兩個(gè)數(shù)據(jù)集必須以不同的方式處理，作為單獨(dú)的挖掘結(jié)構(gòu)在后端進(jìn)行處理。如果不確定數(shù)據(jù)的正確處理方式，應(yīng)創(chuàng)建單獨(dú)的模型以不同方式處理數(shù)據(jù)。


這篇文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)挖掘需要注意到地方，尤其是在離散數(shù)值以及連續(xù)數(shù)值中的選擇，我們只有知道了這些數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)才能夠更好地利用好這些數(shù)據(jù)。

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