数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据挖掘方法论有哪些？
1.CRISP-DM方法论：
将数据挖掘项目分为商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署六个阶段。每个阶段紧密相连，但可根据实际情况灵活调整顺序。该方法论强调从商业需求出发，逐步推进至解决方案的落地实施。
2.SEMMA方法论：
由SAS公司提出，与CRISP-DM类似，但更侧重于数据准备和挖掘过程的循环往复。通过定义业务问题、环境评估、数据准备、挖掘过程（包括探索、修改、建模、评估和抽样）、上线发布和检视等步骤，确保数据挖掘项目的成功实施。
二、数据挖掘建模框架的三大原则是什么？
1.以成本-收益分析为单一分析框架：
在建模过程中，紧抓主要矛盾，通过成本-收益分析框架评估入模特征的有效性和模型的预测能力。
2.以分析主体和客体为视角：
在定义标签时采用主体视角，构建入模特征集时则切换至客体视角。这种视角切换有助于更准确地构建特征集，提高模型精度。数字化转型网www.szhzxw.cn
3.构建全模型生命周期工作模板：
在CRISP-DM和SEMMA方法论的基础上，提出“高质量数据挖掘模型开发七步法”，涵盖从业务理解到模型输出的全过程。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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