大数据挖掘流程有哪些?
发布时间:2021年03月02日 02:28:50
来源:环球青藤
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【摘要】数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。那么,大数据挖掘流程有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
1、理解商业数据:只要是效力于企业,所有的工作都是为了商业化,因此一定要从商业的角度理解项目需求,在这个基础上再对数据挖掘的目的进行定义。
2、数据的理解:理解数据的定义,至少当你和人讲起的时候,你们讲的是同一个东西。然后对数据进行描述以及质量的验证。
3、数据准备:收集数据、数据的清洗及特征处理都在这一步完成。
4、模型的建立:选择和应用各种数据挖掘模型,并进行优化,以达到更好的效果。
5、模型的评估:对模型进行评价和打分,并检查模型的每个步骤,确认模型实现了商业目标。
6、上线发布:从数据中提炼出结论和知识,转化成一中用户可以使用的方式,可以是一份报告、也可以是一个比较复杂的重复挖掘的脚本,作为之后日常工作的一部分。
关于大数据挖掘流程有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
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