数据挖掘之标准流程
2016-02-28 21:50
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1.Crisp-DM标准流程
商业理解——数据理解——数据准备——Modeling(建模)——评价——执行
商业理解:(1)决定工作的目的 (2)数据挖掘目的评价 (3)状况评价 (4)树立项目计划
数据理解:(1)初步收集数据 (2)数据探索 (3)数据技术 (4)检验数据质量
数据准备:(1)数据设定 (2)数据生成/清洗/综合 (3)数据选择 (4)适用的数据形式
Modeling(建模):(1)Modeling方法选择 (2)生成模型 (3)生成测试设计 (4)模型评价
评价:(1)结果评价 (2)后续阶段检验 (2)过程再检验
执行:(1)树立执行计划 (2)树立调控/维持计划 (3)编写最终报告书 (4)项目再检验
2.从挖掘师的角度看挖掘
(1)(4)反映的是挖掘师的沟通和表达能力 ;
(2)(3)反映的是挖掘师的理解和建模能力。
商业理解——数据理解——数据准备——Modeling(建模)——评价——执行
商业理解:(1)决定工作的目的 (2)数据挖掘目的评价 (3)状况评价 (4)树立项目计划
数据理解:(1)初步收集数据 (2)数据探索 (3)数据技术 (4)检验数据质量
数据准备:(1)数据设定 (2)数据生成/清洗/综合 (3)数据选择 (4)适用的数据形式
Modeling(建模):(1)Modeling方法选择 (2)生成模型 (3)生成测试设计 (4)模型评价
评价:(1)结果评价 (2)后续阶段检验 (2)过程再检验
执行:(1)树立执行计划 (2)树立调控/维持计划 (3)编写最终报告书 (4)项目再检验
2.从挖掘师的角度看挖掘
(1)(4)反映的是挖掘师的沟通和表达能力 ;
(2)(3)反映的是挖掘师的理解和建模能力。
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