数据挖掘方法论与工程化实践:CRISP-DM解析

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0 下载量 5 浏览量 更新于2024-08-12 收藏 418KB DOCX 举报
"数据挖掘方法论与工程化思考,包括CRISP-DM和SEMMA两种主要的数据挖掘流程模型。" 数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支,它涉及到从大量数据中发现有价值信息的过程。在这个过程中,有多种方法论指导实践者进行有效的工作。文档中提到了两个主流的数据挖掘流程模型——CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)和SEMMA(Sample, Explore, Modify, Model, Assess)。 CRISP-DM 是一个广泛应用的、通用性强的数据挖掘标准流程,它强调了整个项目的商业理解和迭代优化。该流程包括六个阶段: 1. 商业理解:明确项目目标,理解业务需求,将这些需求与数据挖掘的目标相结合。 2. 数据理解:数据的初步收集和探索,包括数据质量的检查。 3. 数据准备:数据清洗、转换,构建适合建模的分析集。 4. 建模:选择合适的建模方法,构建并评估模型。 5. 评估:对模型的性能进行评估,确保满足商业需求。 6. 部署:将模型应用到实际业务中,监控和维护模型效果。 SEMMA 是SAS公司提出的,更侧重于数据挖掘的建模过程,它包括五个步骤: 1. Sample:抽样,从大数据中选取有代表性的子集进行分析。 2. Explore:探索,对数据进行深入分析,理解其结构和分布。 3. Modify:修改,对数据进行预处理,如缺失值处理、异常值检测等。 4. Model:建模,运用各种算法构建预测或分类模型。 5. Assess:评估,通过验证数据来评估模型的准确性和稳定性。 在实际应用中,选择CRISP-DM还是SEMMA主要取决于团队的技术背景、工具支持以及项目需求。CRISP-DM更加全面,适合大型项目,而SEMMA更注重建模过程,适合对数据挖掘流程有深入理解的团队。 随着大数据和云计算的发展,数据挖掘在各个行业中扮演着越来越重要的角色。在工程化思考的框架下,将数据挖掘方法论与实际业务场景相结合,构建机器智能认知系统,可以实现产业的智能化升级和业务创新。这不仅要求技术层面的精通,还需要对业务有深入的理解,以确保数据挖掘的结果能够真正驱动决策,创造价值。