数据挖掘流程:

(一)数据读取:

  • 读取数据,并进行展示
  • 统计数据各项指标
  • 明确数据规模与要完成任务

(二)特征理解分析

  • 单特征分析,逐个变量分析其对结果的影响
  • 多变量统计分析,综合考虑多种情况影响
  • 统计绘图得出结论

(三)数据清洗与预处理

  • 对缺失值进行填充
  • 特征标准化/归一化
  • 筛选有价值的特征
  • 分析特征之间的相关性

注意:数据挖掘80%的时间用于数据清洗。

(四)建立模型

  • 特征数据与标签准备
  • 数据集切分
  • 多种建模算法对比
  • 集成策略等方案改进

 数据挖掘案例流程github地址:

https://github.com/qiushangwenyue/DataMining

转载于:https://www.cnblogs.com/swordfall/p/9710580.html

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