数据挖掘基础：概念与实战

"数据挖掘与数据分析" 在数据挖掘与数据分析领域，了解数据的特性至关重要。在给定的文档中，提到了几种不同类型的数据，例如按A、B、C、D打分的考试成绩数据被归类为序数型（Ordinal），这意味着数据具有自然的顺序但不一定是等距的。在处理此类数据时，需要考虑到等级之间的相对关系。 对于极度不平衡的二分类数据集，关注的重点应该是少数类样本的准确率，因为整体的准确率可能会被多数类样本的高准确性所主导，从而掩盖了模型对少数类的识别能力。在评估模型性能时，精确率、召回率和F1分数等指标通常比简单的准确率更有意义。 聚类与分类是两种不同的分析方法。聚类是无监督学习，数据没有预先设定的标签，目标是发现数据中的内在结构或群体；而分类是有监督学习，数据带有已知的标签，目的是构建一个模型将新数据点分配到预定义的类别中。 有监督和无监督学习的区别主要在于是否使用标记的训练数据。有监督学习使用标记的样本进行学习，而无监督学习则仅基于未标记的数据寻找模式和结构。 在处理缺失值时，有多种策略可以选择，包括忽略元组、人工填写、使用全局变量填充、利用属性的中心度量（如均值或中位数）以及根据同类样本的属性均值或中位数来填充。选择哪种方法取决于数据的特性和缺失值的数量。 数据挖掘的理想结果应该有趣（Interesting）、有用（Useful）且隐藏（Hidden），意味着它能揭示出未被发现的、有价值的、且通常不易察觉的信息。Weka、Python和KNIME是提到的几个开源数据挖掘工具，它们提供了一系列的算法和功能来处理数据。 在数据分析过程中，数据类型转换和数据错误处理是常见的挑战。例如，将字符串转换为数值型以便于计算，或者修正输入错误，确保数据的准确性。 聚类是针对无标签数据的一种方法，旨在通过相似性分析将数据分组。而有序数据值的光滑处理可以通过分箱技术实现，如箱中位数光滑和箱均值光滑。文档中给出的例子使用了箱均值光滑，将价格数据转换为箱形表示，每个箱内的值被替换为其平均值，以减少异常值的影响。 数据挖掘和数据分析涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择和评估等多个方面，需要对各种数据类型、学习方法和处理策略有深入的理解，以便从数据中提取有价值的信息。