数据挖掘学习笔记01——数据挖掘的基本流程
数据挖掘
- 前言
- 数据挖掘01——什么是数据挖掘，能解决什么问题
- 数据挖掘02——Python的数据结构和基本用法
- 数据挖掘03——工欲善其事必先利其器 扩展包与Python环境
- 数据挖掘04——数据学习网站
- 数据挖掘05——数据挖掘的具体步骤
- 数据挖掘06——如何处理出完整干净的数据？
- 数据挖掘07——数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？
- 数据挖掘08——数据评估：如何确认我们的模型已经达标？
- 数据挖掘09——数据应用：我们的模型是否可以解决业务需求？
前言
笔记来源于系统学习以下课程：
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数据挖掘01——什么是数据挖掘，能解决什么问题
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什么是数据挖掘？
数据挖掘——寻找数据中隐含的知识，并用于产生商业价值 -
为什么要做数据挖掘？
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数据挖掘的产生动因？
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数据挖掘有什么用处？
（1）分类问题——对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别（如：新闻分类等）
（2）聚类问题——类别预先不清楚，比较适合一些不确定的类别场景（如：树叶类别聚类）
（3）回归问题——最大特点：生成的结果是连续的（如：回归预测房价）
（4）关联问题——最常见的一个场景：推荐（如：购物推荐图）
- 数据学习也是有方法论的！
数据挖掘经过了数十年的发展和无数专家学者的研究，有很多人提出了完整的流程框架
应用最多的方法论：
CRISP-DM(Cross-industry Standard Process for Data Mining,跨行业数据挖掘标准流程)
- 数据挖掘怎么做？
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业务理解(Business Understanding)—— 理解你的数据挖掘要解决什么业务问题
必须从商业或者从业务的角度去了解项目的要求和最终目的
去分析整个问题涉及的资源、局限、设想，甚至是风险、意外等情况
从业务出发，到业务中去 -
数据理解(Data Understanding)
数据理解阶段的重点：
在业务理解的基础上，对掌握的数据要有一个清晰、明确的认识
注意：数据理解和业务理解是相辅相成的 -
数据准备(Data Preparation)
数据准备是基于原始数据，去构建数据挖掘模型所需的数据集的所有工作，包括数据收集、数据清洗、数据补全、数据整合、数据转换、特征提取等一系列动作。 -
构建模型(Modeling)
也叫做训练模型，重点解决技术方面的问题
选用各种各样的算法模型来处理数据，让模型学习数据的规律，并产出模型
如果有多重技术要适用，在这一任务中，对于每一个要适用的技术要分别对待
比如：SVM算法只能输入数值型的数据 -
模型评估(Evaluation)
模型的效果如何，能否满足业务需求
需要适用各种评估手段、评估指标甚至是让业务人员一起参与进来，彻底地评估模型
在评估之后会有两种情况：
(1) 评估通过，进入到上线部署阶段
(2) 评估不通过，要反过来再进行迭代更新 -
模型部署(Deployment)
解决一些实际的问题，如：
长期运行的模型是否有足够的机器来支撑，数据量以及并发程度会不会造成部署的服务出现问题
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数据挖掘02——Python的数据结构和基本用法
这部分直接跳过啦~
数据挖掘03——工欲善其事必先利其器 扩展包与Python环境
这里关于安装Anaconda的安装和配置就跳跳跳过啦~
dir() # 查看模块中所包含的工具
help() # 展示模块中所有方法的说明
标准库：
第三方库——基础模块：
深度学习平台：
数据挖掘04——数据学习网站
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数据竞赛网站：Kaggle / 天池
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数据集网站：ImageNet / Open Images
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各领域统计数据：统计局 / 政府机构 / 公司财报
数据挖掘05——数据挖掘的具体步骤
数据挖掘06——如何处理出完整干净的数据？
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找到数据
需要掌握一些数据库的适用技巧
关系型数据库MySQL、大数据使用的Hbase、HIVE、搜索引擎数据库ES、内存数据库Redis
图数据库，如NEO4J或者JanusGraph等
还要与各部分协商以获取数据 -
数据探索
要对数据进行分析、预处理以及转换等基础工作
以构建出更加贴合你所要预测结果的特征
大牛把这个环节叫做数据变多或者数据升维 -
数据清洗
处理扩展后的数据、解决所发现的问题，同时又要顾及处理后的数据是否适合应用于下一个步骤-
缺失值的处理
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异常值的处理
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数据偏差的处理
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数据标准化
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特征选择
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构建训练集和测试集（有些需要验证集）
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思想准备
数据挖掘07——数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？
建议观看视频 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？
数据挖掘08——数据评估：如何确认我们的模型已经达标？
建议观看视频 数据评估：如何确认我们的模型已经达标？
数据挖掘09——数据应用：我们的模型是否可以解决业务需求？
建议观看视频 数据应用：我们的模型是否可以解决业务需求？
