数据挖掘流程

标签：集中   nbsp   哪些   缺失值   观察   理解   完整   设置   模型   

以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程：

数据挖掘流程：

（一）、数据清洗

　　1、数据集完整性验证

　　2、数据集中是否存在缺失值

　　3、数据集中各特征数值应该如何处理

　　4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的

　　5、将有价值数据信息做成新的数据源

　　6.去除无行为交互的商品和用户

　　7、去掉浏览量很大而购买量很少的用户（惰性用户或者爬虫用户）

（二）、数据理解与分析

　　1、掌握 各个特征的含义

　　2、观察数据有哪些特点，是否可以利用来建模

　　3、可视化展示便于分析

　　4、用户的购买意向是否随时间等因素变化

（三）、特征提取（特征工程）

　　1、基于清洗后的数据集哪些特征是有价值的

　　2、分别对用户与商品以其之间构成的行为进行 特征提取

　　3、行为因素中哪些是核心？如何提取？

　　4、瞬时行为特征or累计行为特征？

（四）、模型建立

　　1、使用机器学习算法进行预测

　　2、参数设置与调节

　　3、数据集切分？

数据挖掘流程

标签：集中   nbsp   哪些   缺失值   观察   理解   完整   设置   模型   

原文地址：https://www.cnblogs.com/zhiliang9408/p/10010098.html