資料探勘的過程有哪些

隨著大資料時代的到來，各行各業都無法避免資料洪流的洗禮，一場無聲的資料變革在悄然發生。誰能更好地將隱藏在資料背後有價值的資訊挖掘出來，就意味著誰能在這種變化中獲得主動權，能更快更好地發展。在這背景下，加強對大資料探勘已成為許多企業迫切需要進行的任務。

 

以下小編將從資料探勘的概念、資料探勘分類和資料探勘過程三個方面進行分析，幫助您更好地理解資料探勘。

 

一、資料探勘的概念

資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示隱含和潛在資訊的非凡過程。從資料中獲取有用的資訊和知識，協助事務運作，改進商品，協助企業做出決策，具有重要意義。

 

 

 

二、資料探勘的分類

資料探勘主要分為直接資料探勘和間接資料探勘。

(1)直接資料探勘：目標是利用可用資料建立模型，描述剩餘資料和特定變數。

(2)間接資料探勘：目標中沒有選擇特定的變數，用模型描述；而是在所有變數中建立一定的關係。

 

三、資料探勘過程

資料探勘過程主要包括：資料採集、資料預處理、模型建立和整體分析

 

1、資料採集

獲取資料的方式主要有三種:公共資料集、競賽資料和爬蟲獲取。

(1)公共資料集。

公共資料集一般用於研究演算法實驗專案。高校和政府部門將公佈一些開源公開資料集，都是經過處理的優質資料集，非常適合練手學習。

 

(2)競賽資料。

要想獲得第一手業務資料集，各大資料競賽的資料集將是更好的選擇。

 

(3)爬蟲獲取。

各大網站資訊量大，利用資料分析可以更好地瞭解人們的意見和娛樂偏好。爬蟲是獲取這些原始資料的好幫手。

 

2、資料預處理

資料預處理是指對收集到的資料進行分類或分組前的審查、篩選、排序和其他必要的處理，並推斷出對某些特定的人有價值和有意義的資料。資料預處理的本質是將原始資料轉換為可理解的格式或符合我們挖掘的格式。

 

3、建立模型

建立模型是為了挖掘有用資訊而選擇的各種演算法。根據學習方法的不同，機器學習演算法可分為監督學習、非監督學習、半監督學習和加強學習。不同的演算法，如分類、迴歸、聚類、關聯分析等。例如，思邁特軟體Smartbi內建了多種實用經典的機器學習演算法。在專業演算法能力方面，Smartbi內建5大類機器學習成熟演算法 ，支援文字分析處理 、支援使用Python擴充套件挖掘演算法 、支援使用SQL擴充套件資料處理能力 、自動特徵組合，實現有效的特徵生成 。

 

4、整體分析

在整個過程中，資料的預處理和建模階段都應進行全面的分析。在建立模型之前，應考慮適當的標籤和高質量的特徵。獲得模型後，應從業務或技能的角度對結果進行分析和改進。因此，總體分析始終存在，並多次進行。

 

現在你更瞭解資料探勘的概念了嗎！這一系列的操作都是為了使資料產生價值，即資料價值。資料化是未來的趨勢，資料分析帶來的價值越來越明顯此，企業將越來越重視大資料，掌握資料分析技術也意味著有更多的發展機會。