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。
数据挖掘过程分为7个部分：
数据挖掘过程一：定义挖掘目标
清晰明确的挖掘目标是进行数据挖掘的前提，同时也是能够最大限度地发挥数据挖掘作用的关键。
数据挖掘过程二：数据取样
针对数据挖掘目标如何选取样本。在选取样本时有三大原则，即时效性、可靠性和相关性。必须保证选择的样本数据是最新的、真实可靠并且与挖掘目标是高度相关的。同时选择数据的简明性，精选数据。
据挖掘过程三：数据探索
进一步对数据进行分析探究，为了保证预测质量需要对选取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理是必要的。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据探索主要有：相关分析、异常分析、周期性分析、缺失值分析和样本交叉验证。
数据挖掘过程四：数据预处理
由于样本数据量一般较为庞大，数据结构较为复杂，样本数据维度过高,有缺失值，重复记录，不一致等等。对样本进行预处理也是必要的。
数据挖掘过程五：模式发现
数据预处理之后，开始构建挖掘模型，在建模之前要考虑本次的目标是数据挖掘哪方面的应用，针对具体的应用类别选取合适的算法。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据挖掘过程六：模型构建
模型构建包括选择什么挖掘算法，模型构建思路，具体操作过程是怎么样的
数据挖掘过程七：模型评价
对数据挖掘的结果进行评价，对其中的不足之处以及可取之处进行总结，并不断改进。
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数字化转型网数据专题包含哪些内容
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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