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首頁大數(shù)據(jù)時代python數(shù)據(jù)挖掘的基本流程有哪些？
python數(shù)據(jù)挖掘的基本流程有哪些？
2020-07-14
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使用python對數(shù)據(jù)進行處理時，數(shù)據(jù)挖掘是極為重要的方式和階段，目的是搜集大量數(shù)據(jù)，并從中通過算法搜索出隱藏在數(shù)據(jù)中的那些隱含的、先前未知的，并有具有潛在使用價值的信息。那么python數(shù)據(jù)挖掘的具體流程是怎樣的，下面就跟小編一起來看吧。

1.定義挖掘目標

這一步驟主要是分析要python數(shù)據(jù)挖掘的目標，明確系統(tǒng)完成后想要達的效果，定義問題的相關范圍。

首先結合具體業(yè)務，分析問題，之后明確用戶需求，最后確定挖掘的方法和計劃。

2.數(shù)據(jù)取樣

在業(yè)務數(shù)據(jù)集中抽取和挖掘目標相關的數(shù)據(jù)樣本子集。

抽取數(shù)據(jù)的標準，一是相關性，與挖掘目標密切相關;二是可靠性，質量要有所保證。三是有效性，可以先對數(shù)據(jù)進行篩選。

衡量樣本數(shù)據(jù)質量的標準如下：

1)資料完整無缺，各類指標項齊全。

2)數(shù)據(jù)準確無誤，反映的都是正常(而不是異常)狀態(tài)下的水平。

3)數(shù)據(jù)集合部分能顯現(xiàn)出規(guī)律性。

4)數(shù)據(jù)集合要能滿足用戶的需求。

3.數(shù)據(jù)探索

檢驗樣本是否達到我們原來設想的要求，對數(shù)據(jù)進行探索，審核和必要的加工處理。

這一步驟是是為了把數(shù)據(jù)取樣得到的數(shù)據(jù)進行檢測的操作，從而保證樣本數(shù)據(jù)的質量，從而為保證模型質量打下基礎。

4.數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理操作。

采樣數(shù)據(jù)中常常包含許多含有噪聲、不完整，甚至不一致的數(shù)據(jù)，低質量的數(shù)據(jù)將會導致低質量的挖掘結果，因此對數(shù)據(jù)挖掘所涉及的數(shù)據(jù)對象必須進行預處理。

數(shù)據(jù)預處理主要包括：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)變量轉換、缺失值處理、壞數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標準化、主成分分析、屬性選擇、數(shù)據(jù)規(guī)約等。

5.挖掘建模

這一步驟是python數(shù)據(jù)挖掘工作的核心環(huán)節(jié)。我們需要具體考慮，要用到那些算法進行模型構建。

6.模型評價

從這些模型中自動找出一個最好的模型，還要根據(jù)業(yè)務對模型進行解釋和應用。

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