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广工2017数据挖掘复习资料

2017-11-14 上传大小:314KB

1、简述数据挖掘的过程
 (1)数据清洗:清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据
 (2)数据集成:将多个数据源中的相关数据结合到一起
 (3)数据选择:根据数据挖掘的目标选择待处理的数据
 (4)数据转换:将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式
 (5)数据挖掘:利用智能方法挖掘数据模式或规律知识
 (6)模式评估:根据一定评估标准,从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识
 (7)知识表示:利用
可视化和知识表达技术,向用户展示所挖掘的相关知识

2.客户细分的步骤:
(1)商业理解:了解对客户进行细分的目的是什么
  (2)数据理解:找出合适的用于细分客户的属性
  (3)数据获取:获取数据并找出用于建模的合适变量
  (4)数据建模:采取合适的方法建立数据模型
  (5)特征刻画:用户细分完后,为细分的每一类群体进行特征刻画
  (7)调研验证:验证细分的准确性
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