数据挖掘的步骤

数据挖掘的步骤

在过去的十年中,处理能力和速度的提高使我们从繁琐且耗时的手动操作方法转变为快速简便的自动化数据分析方法。收集的数据集越复杂,发现相关信息的可能性就越大。零售商,银行,制造商,医疗保健公司等正在使用数据挖掘来发现从价格优化,促销和人口统计到经济,风险,竞争和在线状态如何影响其业务模型,收入,运营,和客户关系。如今,随着公司寻求通过数据科学实现比以往更大的目标,数据科学家已成为全球组织不可或缺的要素。

如今,企业能够获得的数据比以往任何时候都多。然而,由于信息量太大,要理解大量的结构化和非结构化数据来实现跨组织的改进是极其困难的。

首先我们先来了解一下什么是数据挖掘

数据挖掘是分析大量数据以发现商业智能的过程,该商业智能可帮助公司解决问题,减轻风险并抓住新机遇。

数据挖掘,在计算机科学中,也称为数据库中的知识发现,是在大量数据中发现有趣且有用的模式和关系的过程。该领域将统计和人工智能工具与数据库管理相结合,以分析称为数据集的大型数字馆藏。数据挖掘广泛用于商业,科研和政府安全中。这是在大型数据集中查找异常,模式和相关性以预测结果的过程。使用此过程将原始数据转化为有用的信息。

数据挖掘过程的步骤

  1. 组织收集数据并将其加载到其数据仓库中。
  2. 他们在内部服务器或云上存储和管理数据。
  3. 业务分析师,管理团队和信息技术专业人员将访问数据并确定他们如何组织数据。
  4. 应用程序软件根据用户的结果对数据进行排序。
  5. 最终用户以易于共享的格式(例如图形或表格)显示数据。

数据挖掘从业人员通常通过遵循涉及以下六个步骤的结构化,可重复的过程来获得及时,可靠的结果:

  1. 业务理解
    全面了解项目参数,包括当前的业务状况,项目的主要业务目标以及成功的标准。
  2. 数据理解
    确定解决问题所需的数据并从所有可用来源收集数据。
  3. 数据准备
    准备以适当的格式准备数据以回答业务问题,解决任何数据质量问题,例如数据丢失或重复。
  4. 建模
    使用算法识别数据中的模式。
  5. 评估
    确定给定模型提供的结果是否以及效果如何将有助于实现业务目标。为了获得最佳结果,通常需要一个迭代阶段来找到最佳算法。
  6. 部署
    将项目结果提供给决策者。

作者:Ekaterina Novoseltseva

免责声明:凡未注明来源或者来源为网络的信息均转自其它平台,是出于传递更多信息之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。网站只负责对文章进行整理、排版、编辑,不承担任何法律责任。若有侵权或异议请联系我们删除,谢谢。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。