一文教會你用資料探勘看全國兩會“熱詞”

全國兩會上週在北京召開。兩會集眾智，聚群力，開新篇，謀新篇。全國兩會作為每年定期召開的關係國計民生的政治性會議，是外國瞭解中國的重要視窗，也是與人民生活息息相關的風向標。

 

全國兩會集中了全國各族人們的智慧，凝聚了人民的需求和意見。就業、婚戀等民生議題關係到人民的日常生活，巨集觀經濟政策關係到企業的發展方向，企業需要根據政策改動調整戰略目標才能提高自身的競爭力。

兩會提及了這麼多的內容，怎樣才能快速地知曉兩會“熱詞”及相關內容呢？Smartbi Mining來教你快速看“熱詞”。Smartbi Mining是一站式視覺化的 ，是廣州思邁特軟體公司的明星產品。Smartbi Mining可以通過資料探勘迅速生成兩會“熱詞”，無需程式設計技術，新手小白也可以掌握，只要簡單的滑鼠操作便可完成資料探勘。

下面來演示一下。

1.新建實驗

開啟預設介面，即‘實驗管理’介面，該介面可以進行‘新建實驗’：

新建方式1：在資料夾右鍵選單‘新建’中單擊‘實驗’；

新建方式2：單擊‘新建實驗’。

 

2.選擇資料來源

根據原始資料存放的方式在選擇資料來源節點，將資料來源節點拖拽至畫布區域，並在引數皮膚上進行資料來源資訊的設定。

 

3.模型搭建

特徵選擇：將你關注的關鍵詞，比如放假、假期、春假作為特徵列，而‘是否提及’做為標籤列；

拆分：將資料集進行拆分，一部分資料用來訓練模型，另一部分用來驗證經過訓練的模型效果如何；

 

4.訓練&預測

訓練：訓練節點的輸入分為兩部分，左邊為演算法節點，右邊為訓練資料集，模型通過對訓練集資料中特徵列的資料進行學習，並根據標籤列的資料，確認具有何種特徵的資料可能與“假期”有關，進而使模型獲得能夠識別關於“假期”的能力；

預測：預測節點的輸入分為兩部分，左邊為訓練好的模型，右邊為測試資料集，模型運用識別流失客戶的能力，對測試集中的特徵列資料進行處理，並獲得是否為放假的標記，這裡的標記是模型給出的結論，並非測試集中標籤列的資料。

 

5.結果評估

評估：通過對比模型預測結果與測試集資料之間的差異，可以評價模型的效果。

 

從下面最終輸出評價結果可以看到這個模型的準確率高達95%。