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数据挖掘需要重点把控哪些节点

数据挖掘是企业在开展业务时会经常使用到的一项功能,企业通过在大数据中通过特定的算法就可以得到被隐藏起来的各种信息,算法越高深得到的数据准确度也会更高。数据的挖掘从意义上解释与计算机的科学有莫大关联,当企业在计算机上想要获取到信息时就必须掌握好一定的步骤并且注意把控好关键节点。

 


1、开始挖掘前需对问题有准确的定义
数据挖掘开始之前需要先对问题本身有一个非常明确的定义,这就要求工作人员能够十分了解数据以及业务的相关问题,才能够决定此次数据挖掘具体的工作目标。如想提高电子信箱利用率而进行挖掘时,那么想做的可能是提高用户使用率,也有可能是提高一次用户使用的价值等,要解决这些可能潜在的问题而建立的模型几乎是完全不同的,因此在挖掘之前必须做出恰当的决定。


2、建立模型时要学会从多个模型中进行判断
数据挖掘后期有一个非常关键的节点就是建立模型,建立模型是一个反复的过程,需要创建者能仔细考察不同的模型以判断哪个模型对之前提出的商业问题有好的效果。此时建议操作人员可以先用一部分数据建立模型,然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。在问题比较复杂的时候有时还需要依赖三方的数据集,因为测试集可能会受到模型特性的影响,这时就需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。


数据挖掘过程比想象中似乎要麻烦很多,如果是新手在完全没有准备的前提下进行数据的挖掘工作,很可能在刚开始对问题作出定义的时候就遭遇到不小的挫折。因此建议不论是新手或者是老手在进行数据的挖掘工作时,都要严格的参照节点指示逐一进行切勿心急。