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首頁大數(shù)據(jù)時代python數(shù)據(jù)挖掘的基本任務是什么？
python數(shù)據(jù)挖掘的基本任務是什么？
2020-07-07
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數(shù)據(jù)挖掘(data mining，簡稱DM)，是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。在python對數(shù)據(jù)的處理方式中，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是兩個重要的方式，目的是為了從數(shù)據(jù)中獲取具有科研或者商業(yè)價值的信息。

python數(shù)據(jù)挖掘的基本任務包括分類與預測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、奇異值檢測和智能推薦等。通過完成這些任務，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在價值，指導商業(yè)和科研決策，給科學研究帶來指導以及給商業(yè)帶來新價值。下面就分別來認識一下常見的基本任務。

1.分類與預測

是一種用標號的進行學習的方式，這種編號是類編號。這種類標號若是離散的，屬于分類問題;若是連續(xù)的，屬于預測問題，或者稱為回歸問題。從廣義上來說，不管是分類，還是回歸，都可以看做是一種預測，差異就是預測的結(jié)果是離散的還是連續(xù)的。

2.聚類分析

就是“物以類聚，人以群分”在原始數(shù)據(jù)集中的運用，其目的是把原始數(shù)據(jù)聚成幾類，從而使得類內(nèi)相似度高，類間差異性大。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則屬于一種非常重要的規(guī)則，即通過數(shù)據(jù)挖掘方法，發(fā)現(xiàn)事務數(shù)據(jù)背后所隱含的某一種或者多種關(guān)聯(lián)，從而利用這些關(guān)聯(lián)來指導商業(yè)決策和行為。

4.奇異值檢測

根據(jù)一定準則識別或者檢測出數(shù)據(jù)集中的異常值，所謂異常值就是和數(shù)據(jù)集中的絕大多數(shù)據(jù)表現(xiàn)不一致。

5.智能推薦

這是數(shù)據(jù)挖掘一個很活躍的研究和應用領域，在各大電商網(wǎng)站中都會有各種形式推薦，比方說同類用戶所購買的產(chǎn)品，與你所購買產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品等。

以上就是小編整理的python數(shù)據(jù)挖掘的常見基本任務，希望對大家有所幫助。

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