优秀全屏企业网站,服装线上结合线下的推广方案,网站页面优化方案,做球衣外贸用什么网站数据挖掘的基本架构主要包含以下几个部分#xff1a; 一、数据获取 1. 数据源
- 可以是数据库#xff08;如关系型数据库MySQL、Oracle等#xff09;、文件系统#xff08;如CSV文件、XML文件等#xff09;、网络数据#xff08;如网页内容、社交媒体数据#xff09;等…数据挖掘的基本架构主要包含以下几个部分 一、数据获取 1. 数据源
- 可以是数据库如关系型数据库MySQL、Oracle等、文件系统如CSV文件、XML文件等、网络数据如网页内容、社交媒体数据等。
2. 数据采集
- 通过ETLExtractTransformLoad工具将数据从不同数据源抽取到数据仓库或数据挖掘的工作环境中。例如使用开源的Kettle工具进行数据抽取、转换和加载操作。 二、数据预处理 1. 数据清洗
- 处理缺失值如用均值、中位数填充数值型缺失值用众数填充分类变量缺失值去除重复数据以减少数据冗余。
2. 数据集成
- 将来自多个数据源的数据合并到一起例如将不同部门的销售数据整合。
3. 数据变换
- 进行数据标准化将数据转换为均值为0方差为1的标准正态分布、归一化将数据映射到[0,1]区间等操作便于后续的挖掘算法处理。 三、数据挖掘算法应用 1. 分类算法
- 例如决策树如C4.5算法、支持向量机SVM、朴素贝叶斯等。决策树通过构建树状结构对数据进行分类SVM通过寻找最优超平面将不同类别的数据分开朴素贝叶斯基于贝叶斯定理进行分类。
2. 聚类算法
- 如K - 均值聚类、层次聚类等。K - 均值聚类将数据划分为K个簇使簇内数据点的距离平方和最小层次聚类构建数据点的层次结构。
3. 关联规则挖掘
- 最著名的是Apriori算法用于发现数据项之间的关联关系如在购物篮分析中发现哪些商品经常被一起购买。 四、结果评估与解释 1. 评估指标
- 对于分类算法常用准确率预测正确的样本数占总样本数的比例、召回率预测出的正例占实际正例的比例、F1值综合准确率和召回率的指标等。对于聚类算法常用轮廓系数衡量聚类的紧密性和分离度等。
2. 结果解释
- 将挖掘结果以直观的方式呈现并解释给业务人员或决策者例如将分类结果以混淆矩阵的形式展示将聚类结果通过可视化工具如Python中的matplotlib进行图形化展示以便于理解数据挖掘所发现的模式和关系。
