思邁特軟體Smartbi：資料探勘的基本步驟

資料探勘的概念及特點

資料探勘指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等，高度自動化地分析企業的資料，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。

資料探勘的基本步驟。資料探勘通過分析每個資料，從大量資料中尋找其規律的技術，主要有資料準備、規律尋找和規律表示三個步驟。資料準備是從相關的資料來源中選取所需的資料並整合成用於資料探勘的資料集;規律尋找是用某種方法將資料集所含的規律找出來;規律表示是儘可能以使用者可理解的方式將找出的規律表示出來。資料探勘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

資料探勘的基本步驟

1、定義問題

在開始知識發現之前最先的也是最重要的要求就是了解資料和業務問題。必須要對目標有一個清晰明確的定義，即決定到底想幹什麼。比如，想提高電子信箱的利用率時，想做的可能是“提高使用者使用率”，也可能是“提高一次使用者使用的價值”，要解決這兩個問題而建立的模型幾乎是完全不同的，必須做出決定。

2、建立資料探勘庫

建立資料探勘庫包括以下幾個步驟：資料收集，資料描述，選擇，資料質量評估和資料清理，合併與整合，構建後設資料，載入資料探勘庫，維護資料探勘庫。

3、分析資料

分析的目的是找到對預測輸出影響最大的資料欄位，和決定是否需要定義匯出欄位。如果資料集包含成百上千的欄位，那麼瀏覽分析這些資料將是一件非常耗時和累人的事情，這時需要選擇一個具有好的介面和功能強大的工具軟體來協助你完成這些事情。

4、準備資料

建立模型之前的最後一步資料準備工作。可以把此步驟分為四個部分：選擇變數，選擇記錄，建立新變數，轉換變數。

5、建立模型

建立模型是一個反覆的過程。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對面對的商業問題最有用。先用一部分資料建立模型，然後再用剩下的資料來測試和驗證這個得到的模型。有時還有第三個資料集，稱為驗證集，因為測試集可能受模型的特性的影響，這時需要一個獨立的資料集來驗證模型的準確性。訓練和測試資料探勘模型需要把資料至少分成兩個部分，一個用於模型訓練，另一個用於模型測試。

6、評價模型

模型建立好之後，必須評價得到的結果、解釋模型的價值。從測試集中得到的準確率只對用於建立模型的資料有意義。在實際應用中，需要進一步瞭解錯誤的型別和由此帶來的相關費用的多少。經驗證明，有效的模型並不一定是正確的模型。造成這一點的直接原因就是模型建立中隱含的各種假定，因此，直接在現實世界中測試模型很重要。先在小範圍內應用，取得測試資料，覺得滿意之後再向大範圍推廣實施。模型建立並經驗證之後，可以有兩種主要的使用方法。第一種是提供給分析人員做參考;另一種是把此模型應用到不同的資料集上。

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