數據挖掘，數據挖掘的內容有哪些

      什么是數據挖掘？數據挖掘的內容與過程是什么？數據挖掘經過幾十年的發展和無數專家學者的研究，已經提出了一個完整的過程框架。其中的關鍵是通過獲取正確、完整、綜合的數據，進行數據深入分析，尋找到有用的信息。接下來就由小編為您介紹數據挖掘，數據挖掘的內容有哪些。

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數據挖掘

一、數據挖掘的定義與分類

將隱藏在數據庫中的大量數據背后的重要信息，并為企業創造了許多潛在的利潤空間，針對這樣一個海量數據庫中挖掘數據信息的技術叫做數據挖掘(DM)。

按數據庫的類型進行：關系型數據庫的數據挖掘，數據倉庫的數據挖掘，面向對象的挖掘，空間數據庫的挖掘，正文庫和多媒體數據庫的數據挖掘。

按照知識類別劃分：關聯，特征描述，分類分析，聚類分析，趨勢，偏差分析。

根據知識的抽象層：一般的文化知識、基本知識、多層次的知識。

二、數據挖掘的內容（步驟）

01、業務理解（BusinessUnderstanding）

假設你在一家外貿公司工作，一天，你的老板突然對你說：“小明啊，你能不能訓練一個模型來預測下一年的公司利潤？”

在業務需求方面，要解決這個問題，首先要弄清需求是什么，這被稱為業務理解，也可以稱為業務理解。例如，你要弄清楚什么是利潤，利潤的構成是怎樣的，利潤受什么影響，同時老板說利潤是利潤還是毛利等等。商業理解，主要是理解數據挖掘要解決的業務問題。企業發起數據挖掘，就是要對企業進行賦能，所以我們必須從商業或者商業的角度去了解項目的最終目標，去分析整個問題所涉及的資源、范圍、情景，甚至風險、意外等等。由生意起家，做生意。

02、數據理解（DataUnderstanding）

了解問題，也要了解解決問題所需的數據。例如，這時，你的老板又對你說：“小明啊，我要改變需求，能不能多做一些模型，把競品公司明年的利潤都算出來，我想對比一下。”不過「巧婦難為無米之炊」，你根本沒有這份資料，這樣的需求也無法完成。雖然數據理解階段從收集數據開始，但是我認為重點是基于對業務的理解，并清楚地了解我們可以得到的數據，知道哪些數據可能會影響到目標，哪些是多余的數據，哪些數據存在缺陷或缺失，等等。

03、數據準備(數據預置)

以上兩步完成之后，就可以準備數據了。你們要找到銷售數據，找采購數據要買，找財務要各種收入、支出數據，然后整理所有要用的數據，想辦法補全那些丟失的數據，計算各種統計值等。數據化就是根據原始數據，建立數據挖掘模型所需的全部數據集，包括數據采集、數據清洗、數據補全、數據整合、數據轉換、特征提取等一系列動作。

04、建造模式(Modeling)

還可以稱之為訓練模型，在此階段，我們將向算法提供準備好的數據，因此這一階段主要要解決技術方面的問題，將選擇多種算法模型進行數據處理，讓模型學習數據的規律，并輸出模型用于后續的工作。對同一數據挖掘中的問題類型，可以選擇多種方法。假如要使用多項技術，則要分別對待每個要使用的技術。有些建模方法對數據形式有具體的要求，如SVM算法只能輸入數值型數據等。所以，在這個階段，返回數據準備階段執行某些任務有時是很有必要的。

05、評估模式(評估)

本研究建立了模型評價階段一種或多種優質模型。但模型的效果如何，是否能夠滿足我們的業務需求，這需要使用各種評估方法、評估指標，甚至是讓業務人員參與其中，全面地評估模型，回顧在構建模型時所采取的每一步驟，以確保模型達到目標。評價結束后會出現兩種情況，一個是通過評估，進入進入上線階段，另一個是評估沒有通過，然后再進行迭代更新。

06、部署模式(Deployment)

收集數據，研究算法模型，經過多方評估，最終進入部署階段。在這一點上，還需要解決一些實際問題，如長時間運行的模型是否有足夠的機器支持、數據量和并發性程度是否會導致已部署的服務問題等。

     然而，數據挖掘的生命周期可能并沒有結束，某些特殊情況可能仍無法解決，而且，隨著新數據的產生和變化，在后續過程中，我們的模型仍會發生某些變化。因此，部署是挖掘項目的結束和數據挖掘項目的開始。以上就是小編為您帶來的數據挖掘，數據挖掘的內容有哪些。