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数据挖掘原理;数据挖掘受多学科的影响 ;;;一个比较正式的数据挖掘的定义;过程;正确的;有用的;未知的;最小要求;十大数据挖掘算法;ICDM 2014年扩展了以上的十种，另外添加了8种 FP-Tree(关联分析) HITS(链接挖掘) BIRCH(聚类) GSP(序列模式) PrefixSpan (序列模式) CBA(集成挖掘) Finding reduct(粗糙集) gSpan(图挖掘);典型的数据挖掘系统结构 ;Verification-Driven Analysis;数据挖掘可以做什么?;数据挖掘过程;占70%的工作量，是最重要的阶段;数据挖掘各阶段的时间分配;数据挖掘流程国际标准CRISP-DM（1）;数据挖掘流程国际标准CRISP-DM（2）;商业理解。这可能是数据挖掘最重要的阶段。商业理解包括确定业务对象、评估情 况、确定数据挖掘目标以及制订工程计划。 数据理解。数据提供了数据挖掘的“原材料”。此阶段用于了解您的数据源以及这些 数据的特征。此阶段包括收集初始数据、描述数据、探索数据和验证数据质量。“输出节点”选项板上提供的数据审核节点是一个用于数据理解的、不可或缺的工具。、 数据准备。对数据源进行分类之后，您需要准备数据，以便进行挖掘。准备包括选 择、清理、构建、集成数据以及格式化数据。 建模。此阶段毫无疑问是数据挖掘的核心部分，在此阶段将使用精巧复杂的分析 方法从数据中提取信息。此阶段包括选择建模技术、生成测试设计，以及构建 和评估模型。 评估。选定模型之后，就可以评估数据挖掘结果在多大程度上能够帮助您实现业务 目标了。此阶段的要素包括评估结果、查看数据挖掘过程，以及确定后续步骤。 部署。既然您已经付出了上述所有努力，现在就应该有所获益了。此阶段主要是将 您的新知识结合到日常的业务流程中，来解决最初的业务问题。此阶段包括计划部 署、监视和维护、生成最终报告，以及复查该工程。;;;数据挖掘过程是循环的过程;业务分析;数据分析;数据准备;数据质量;空缺值;猜测空缺值;数据预处理 ;数据中的不一致性;噪声;脏数据形成的原因;;;数据清理处理内容;属性间的相互依赖性;结果解释;商业应用;商业反馈