网上下载的数据挖掘的数据源怎么用？（up有分）

Morgan_ma 2004-02-23 03:11:34

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作为常识，数据分析中至少80%的时间都用在数据预处理，分析、建模、测试等工作占比不到20%。

数据挖掘：What？Why？How？这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。什么是数据挖掘？怎么培养数据分析的能力？如何成为一名数据科学家？磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机

数据仓库与数据挖掘 第5章数据预处理数据与处理的重要性杂乱性：命名规则不同重复性：同一客观事物在数据库中存在两个以上相同的物理描述不完整性：由于实际系统设计时存在的缺陷以及使用过程中的一些人为因素，数据记录可能会出现数据值的丢失或不确定噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值）数据预处理的常见方法数据清理（清洗）去掉数据中的噪声，纠正不一致数据集成将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库数据变换（转换）将一种格式的数据转换为另一

一、数据挖掘的目的数据挖掘(DataMining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取...

数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储或动态地流入系统的数据。数据挖掘的步骤1 数据清洗（去除噪声和不一致的数据）2 数据聚合（多种数据源的融合）3 数据选择（和分析任务相关的数据从数据库中检索出来）4 数据转换（数据被使用摘要和聚合的方式转换和联合成合适用于挖掘的形式)5 数据挖掘（最重要的步骤，智能的抽取数据模式的方法）6 模式评估7 知识表达属性（attribute）

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