數(shù)據(jù)挖掘是如何運(yùn)作的 ？

讀懂?dāng)?shù)據(jù)等于掌握財富密碼。但并不是所有數(shù)據(jù)都有價值，這就是數(shù)據(jù)挖掘的價值所在，本文介紹大數(shù)據(jù)挖掘的全流程

大多數(shù)時候當(dāng)人們搜索數(shù)據(jù)挖掘的時候 ，他們所感興趣的是整個流程，數(shù)據(jù)挖掘只是流程中的一個環(huán)節(jié) 。數(shù)據(jù)挖掘也可以被理解為為如何在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“知識”

從原始數(shù)據(jù)開始 ，使用計算和算法工具，直到獲得有價值的數(shù)據(jù)，我們可以稱之為知識，步驟如圖

Data Mining Process

從原始數(shù)據(jù)到進(jìn)行數(shù)據(jù)的選擇得到Target Data

假設(shè)我們我們有很多關(guān)于某種現(xiàn)象的信息現(xiàn)象，我們想得出一些在這種情況下，關(guān)于這個問題的知識 。有時我們有一些數(shù)據(jù)不是有用的數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)還沒有準(zhǔn)備好在這種情況下被使用。例如 ，我們要做的基本處理是顏色選擇
，然后我們得到數(shù)據(jù)到目標(biāo)日期，有了這個目標(biāo)數(shù)據(jù)，我們可以對這個目標(biāo)數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)換處理
。在此之前 ，我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

方法一
：異常值檢測

Outlier Detection

假設(shè)我們有數(shù)據(jù)的變量分布，我們可以看到或者我們也可以用算法來檢測這個紅色的點(diǎn)是一個離群點(diǎn)，在某些情況下一些算法可能無法正常工作。如果我們的數(shù)據(jù)與整個分布非常不同與整個分布非常不同，這被稱為離群點(diǎn)