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数据分析与挖掘

学习&实战记录

从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是 数据挖掘。

数据挖掘基础

数据挖掘基本任务

数据挖掘的基本任务包括利用分类预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，提取数据中蕴含的价值。

数据挖掘建模过程

1. 定义挖掘目标

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2. 数据采样

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3. 数据探索

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   数据探索具体内容
   跳转到数据探索

4. 数据预处理

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5. 挖掘建模

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6. 模型评价

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数据探索

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数据预处理

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挖掘建模

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参考 书籍&论文&博客
《Python数据分析与挖掘实战》张良均 王路等著

数据分析与挖掘

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cpg123/p/12058015.html