數(shù)據(jù)挖掘流程的六個步驟？這六個步驟是:1.定義問題準(zhǔn)備數(shù)據(jù)瀏覽數(shù)據(jù)4.生成模型5.瀏覽并驗(yàn)證模型6.部署和更新模型數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、潛在有用且最終可理解的模式的非凡過程。簡單地說，

數(shù)據(jù)挖掘流程的六個步驟？

這六個步驟是:

1.定義問題

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

瀏覽數(shù)據(jù)

4.生成模型

5.瀏覽并驗(yàn)證模型

6.部署和更新模型

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、潛在有用且最終可理解的模式的非凡過程。簡單地說，數(shù)據(jù)挖掘就是提取或 "我的 "來自大量數(shù)據(jù)的知識。

這個過程包括以下六個基本步驟來定義:

1.定義問題

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

瀏覽數(shù)據(jù)

4.生成模型

5.瀏覽并驗(yàn)證模型

6.部署和更新模型

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

1.分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并按照分類。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別。

可應(yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預(yù)測等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。

2.回歸分析?；貧w分析方法反映事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值的時間特性，生成將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，并找到變量或?qū)傩灾g的依賴關(guān)系。其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其良好的魯棒性、自組織和自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問題，近年來受到越來越多的關(guān)注。

遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合而被應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘。

決策樹方法

決策樹是預(yù)測模型中常用的算法，通過有目的地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)一些有價值的潛在信息。其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

粗糙集方法

粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點(diǎn):不需要給出額外的信息來簡化輸入信息的表達(dá)空間，算法簡單易操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。

數(shù)據(jù)挖掘的主要方法？

工具正文步驟如下:

1.定義問題

知識發(fā)現(xiàn)之前的第一個也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。目標(biāo)一定要有明確的定義，就是決定自己要做什么。例如，當(dāng)你想提高電子郵件的利用率時，你想做的可能是 "提高用戶利用率；"or "提高用戶一次性使用的價值。為解決這兩個問題而建立的模型幾乎完全不同，你必須做出決定。

2.建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫的建立包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)清洗、合并和集成、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫加載和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫維護(hù)。

3.分析數(shù)據(jù)

分析的目的是找到對預(yù)測輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，并決定是否有必要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個字段，瀏覽和分析這些數(shù)據(jù)將是一件非常耗時和累人的事情。這時候你就需要選擇一個界面好，功能強(qiáng)大的工具軟件來幫你完成這些事情。

4.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

這是建立模型前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步可以分為四個部分:選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。

5.建立模型

建模是一個迭代的過程。需要仔細(xì)檢查不同的模型，以確定哪種模型對所面臨的業(yè)務(wù)問題最有用。先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，再用剩下的數(shù)據(jù)對得到的模型進(jìn)行檢驗(yàn)和驗(yàn)證。有時會有第三個數(shù)據(jù)集，稱為驗(yàn)證集，因?yàn)闇y試集可能會受到模型特性的影響，需要一個獨(dú)立的數(shù)據(jù)集來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)挖掘模型需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于模型訓(xùn)練，另一部分用于模型測試。

6.評價模型

模型建立后，我們必須對結(jié)果進(jìn)行評估，并解釋模型的價值。從測試集中獲得的準(zhǔn)確性僅對用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有意義。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯誤的類型以及相關(guān)的開銷。經(jīng)驗(yàn)證明，有效的模式不一定是正確的模式。造成這種情況的直接原因是模型建立中隱含的各種假設(shè)，所以直接在現(xiàn)實(shí)世界中對模型進(jìn)行檢驗(yàn)是非常重要的。先小范圍應(yīng)用，拿到測試數(shù)據(jù)，感覺滿意后再大面積推廣。

7.履行

模型建立并驗(yàn)證后，主要有兩種使用方法。首先是給分析師提供參考；二是將該模型應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。