數(shù)據(jù)挖掘原理ppt課件(參考版)
2024-11-06 22:15本頁(yè)面
【正文】 當(dāng)你試圖了解是什么因素使得你對(duì)某些客戶(hù)的預(yù)測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，可能會(huì)引發(fā)一輪新的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。 商業(yè)反饋 ? 商業(yè)環(huán)境中的結(jié)果被反饋到商業(yè)智能環(huán)境中，并和數(shù)據(jù)挖掘模型的輸出一起做分析。在小公司中，領(lǐng)域?qū)＜铱赡芫褪菦Q策者，但通常來(lái)說(shuō)，決策者往往是一些顧問(wèn)。 商業(yè)應(yīng)用 ? 一個(gè)例子就是預(yù)測(cè)所有客戶(hù)中的可創(chuàng)造高利潤(rùn)的群體，必須決定如何去接近這些客戶(hù)，同時(shí)還要決定如何判斷他們是否像模型預(yù)測(cè)的那樣能帶來(lái)利潤(rùn)。他們一起將技術(shù)的結(jié)果解釋為商業(yè)的意義，并且評(píng)價(jià)從這些結(jié)果中得出結(jié)論的正確性。 結(jié)果解釋 ? 對(duì)結(jié)果的解釋完全依賴(lài)于數(shù)據(jù)挖掘步驟的可視化輸出。這就防止了把某些自身看起來(lái)好像不相關(guān)的屬性丟棄的情況。如果這些錯(cuò)誤不是發(fā)生的太頻繁，數(shù)據(jù)挖掘工具還是能夠忽略它們，并且找出數(shù)據(jù)中存在的整體模式。但這至少需要一到兩年才會(huì)發(fā)生。 ? 美國(guó)硬盤(pán)生產(chǎn)商 Maxtor公司的首期信息長(zhǎng)官斯考特 .?？栒f(shuō) “商務(wù)智能最大的困難在于需要確保用于總結(jié)性分析和儀表板中的最底層的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)干凈、一致并相關(guān)。即使源數(shù)據(jù)是干凈的、整合的和經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的，它們?nèi)杂锌赡馨F(xiàn)實(shí)世界的不真實(shí)的數(shù)據(jù)。 ? 試圖用統(tǒng)計(jì)或挖掘技術(shù)從相似記錄的值中預(yù)估空缺值。 ? 取其他記錄中對(duì)應(yīng)屬性的最頻值，中間數(shù)或平均數(shù)。 猜測(cè)空缺值 ? 另一種處理空缺值的方法是歸咎（ imputation）。 ? 此外，有些記錄的值可能空缺，或者某一個(gè)屬性可能會(huì)有大量的空缺值。 ? 否則可以將包含這些值的記錄除去，或者將所有記錄中的相關(guān)屬性除去。 數(shù)據(jù)質(zhì)量 ? 數(shù)據(jù)顯示出一些特定的值，叫做偏離點(diǎn)，它們遠(yuǎn)離預(yù)期的正常范圍。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 ? 當(dāng)挖掘所需的數(shù)據(jù)可供使用時(shí)，往往需要在真正進(jìn)行挖掘前做一些準(zhǔn)備工作?？赡芤矔?huì)指出獲取外部的信息是必要的，比如說(shuō)日常商業(yè)運(yùn)作中并不需要的顧客人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)分析 ? 為了研究使用統(tǒng)計(jì)方法的數(shù)據(jù)，可能有必要清理數(shù)據(jù)，添入缺損的值，或者從幾個(gè)系統(tǒng)中將數(shù)據(jù)整合起來(lái)。 ? 業(yè)務(wù)分析涉及到領(lǐng)域?qū)＜液屯诰驅(qū)＜摇? 業(yè)務(wù)分析 ? 理想化地，公司中的所有活動(dòng)都在不同程度上通過(guò)策略和商業(yè)目標(biāo)與公司的任務(wù)描述相關(guān)。 ? 事實(shí)上，每一步的結(jié)果會(huì)導(dǎo)致這樣一個(gè)結(jié)論：需要從前幾步中得到更多的信息，并不斷重復(fù)這一過(guò)程。這就是區(qū)分驗(yàn)證和探索的性質(zhì)。 未知的 ? 數(shù)據(jù)挖掘要產(chǎn)生新的信息。如結(jié)果告訴你要在一個(gè)大量的渠道上多樣化市場(chǎng)運(yùn)作，這可能會(huì)無(wú)法辦到。這就需要原始數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程都具有正確性。正確意味著確證性和完整性。 ” 過(guò)程 ? 數(shù)據(jù)挖掘并不是一個(gè)裝在軟件包裝盒中的工具可以簡(jiǎn)單的買(mǎi)到并運(yùn)行在商業(yè)智能環(huán)境中，也不會(huì)自動(dòng)開(kāi)始產(chǎn)生值得注意的商業(yè)規(guī)律。 ? 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)科是統(tǒng)計(jì)理論、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和人工智能。 一個(gè)比較正式
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