“挖呀挖呀
“挖呀挖呀，挖数据”！数据挖掘的技巧和相关工具
数据挖掘是一种通过使用统计学、机器学习、人工智能等方法，从大量的数据中发现有用的信息和模式的过程。它在商业、科学、医学等领域都有广泛的应用，因此，数据挖掘的技巧和相关工具非常重要。本文将讨论数据挖掘的一些常用技巧和相关工具。
数据预处理
数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗、转换、集成和规范化等操作，以便为后续分析提供高质量的数据。在数据预处理过程中，常用的技术包括缺失值处理、异常值检测和处理、数据转换和标准化等。相关工具包括Python中的Pandas和Numpy库以及R语言中的dplyr和tidyr库等。
特征工程
特征工程是数据挖掘中的一个关键环节，它涉及到选择、构建和转换特征，以提高模型的准确性和可解释性。在特征工程中，常用的技术包括特征选择、特征提取和特征转换等。相关工具包括Python中的Scikit-learn和Keras库以及R语言中的caret和mlr库等。
数据建模
数据建模是数据挖掘中最核心的环节之
一，它涉及到选择适当的模型、调整模型参数、评估模型性能等。在数据建模中，常用的技术包括回归分析、分类分析、聚类分析、关联规则分析等。相关工具包括Python中的Scikit-learn和Tensorflow库以及R语言中的caret和库等。
模型评估与优化
模型评估与优化是数据挖掘中最后一个环节，它涉及到对模型进行评估和改进，以获得更好的预测性能和解释性能。在模型评估与优化中，常用的技术包括交叉验证、网格搜索、模型融合等。相关工具包括Python中的Scikit-learn和Keras库以及R语言中的caret和mlr库等。
综上所述，数据挖掘是一个非常复杂的过程，需要掌握一系列的技巧和工具。在进行数据挖掘时，需要根据具体的需求选择合适的技巧和工具，以提高数据挖掘的效率和准确性。
数据挖掘（shù jù wā jué
数据挖掘（shù jù wā jué，data mining）
学科：计算机科学技术_人工智能_机器学习
相关名词：数据集、算法、随机噪声
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
要找到数据之间的关联关系
要找到数据之间的关联关系，尤其是因果关系，是非常困难的事情，即使靠人的经验也很不靠谱。这里是真正需要智能的地方。 //@五星红旗的荣光:数据分析和数据呈现是两种不同的数据应用，报表和数据挖掘也是不同的，只是对业务数据的不同应用场景，关键还是要看应用者对数据的理解和工具的便捷性，如何把数据转换为业务逻辑博士聊IT
我认为计算机历史上最扯淡的词应该当BI莫属，BI已经成为花花绿绿图表的代名词。很多IT人士张嘴闭嘴BI，也不嫌丢人，明明是个统计图表系统，非要说成是大数据或者商业智能（Business Intelligence）。 计算机行业技术发展的速度快，爱造词儿已经成为了社会的共识，更何况还有像Garnter这样的专业造瓷机器。 其实大数据BI的历史要追溯到数据库的发展。自从Codd博士利用关系代数，彻底打败了层次数据库和网络数据库后，SQL吸收了关系代数的特性，与关系型数据库一举成为统治信息技术世界的工具。 编程的本质：https:///article/7010310998829646348/ 面向对象的本质：https:///article/7022163867690107431/ 数据库是放在磁盘中的速度不快，成为了很多程序员的噩梦，数据量一大也为了大量的程序员提供了非常长久并且安逸的工作机会。稍微有经验的程序员上来不是做系统设计，首先想的是表结构、join方案以及分库分表的性能问题。 BI的技术实际上OLAP，这个词儿也是Codd的博士力排众议最后确定下来的。当时觉得非要把数据库分为OLTP和OLAP，但实际技术上并没有什么特殊的区分，其实大家骨子里都是觉得有点扯。 Codd博士为这个区分归纳了两个理由： 数据分散在不同的数据库中是一个事实，贯穿数据查询的需求客观存在是另一个事实。两个事实都无法否认，自然这个概念就立住了。 考虑到当时Codd博士正在大数据BI厂商海波龙当顾问拿钱，这里面多多少少有点为了五斗米折腰的意思。 所以OLAP的本质实际上就是把业务数据库中的数据抽出来，如果是要做统计就需要按照后来kimball提出的维度模型来进行，再存一份，然后再进行分析。 其实这就是整个BI所代表的技术基础，说到这里你当然也听得出来这个和大数据、智能没啥关系，其实如果要做多表Join长链路联查，还需要借助SQL的复杂语句来实现。 如果要为OLAP取个恰当的名字，应该是数据统计报表系统，如果稍微往上抬一点，就可以叫做辅助决策支持系统，辅助嘛，稍微帮上点儿忙也算帮上。但无论如何也难以称得上是智能。 直到今天，如何快速获取统计数据仍然是大数据行业的热点：从大数据hadoop到spark，一直到最近流行的大数据Flink，其本质都是如何从大数据业务数据库中快速获得想要的统计结果。 大词儿虽然用完了，但世界依旧还要前行。 最后问题来了，你认为真正的商业智能应该是什么呢？评论区见！
所谓数据挖掘(DataMining
所谓数据挖掘(DataMining，DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程——《数据分析师养成宝典》
数据挖掘（DataMining）是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程——《Python数据挖掘与机器学习实战》
数据挖掘（DataMining）是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程——《Python数据挖掘与机器学习实战》