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数据挖掘技术随着互联网的不断发展而被众多企业引入并应用，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，数据挖掘步骤以及人员配置需求。
1.确定业务对象
清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.
2.数据准备
1)数据的选择
搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.
2)数据的预处理
研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型.
3)数据的转换
将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.
3.数据挖掘
对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.
4.结果分析
解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.
5.知识的同化
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.
6.数据挖掘需要的人员
数据挖掘过程的分步实现,不同的步会需要是有不同专长的人员,他们大体可以分为三类.
业务分析人员:要求精通业务,能够解释业务对象,并根据各业务对象确定出用于数据定义和挖掘算法的业务需求.
数据分析人员:精通数据分析技术,并对统计学有较熟练的掌握,有能力把业务需求转化为数据挖掘的各步操作,并为每步操作选择合适的技术.
数据管理人员:精通数据管理技术,并从数据库或数据仓库中收集数据.
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2024-01-12
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