数据挖掘建模技术
业务目标的设定

数据挖掘的策略

发布时间:2012-11-20 10:24:07  点击数:4068

   与大多数业务方面的工作一样,如果以一种有计划的、系统的方式进行数据挖掘,其效率会高很多。即使对于最前沿的数据挖掘工具(如SAS或Modeler),数据挖掘中的大部分工作也需要一位具有深入知识的业务分析人员来跟踪该过程。为了指导您的计划,请回答下列问题:

您要解决的实质问题是什么?
哪些数据源可用,数据的哪些部分与当前问题相关?
挖掘数据之前,您需要进行哪些类型的预处理和数据清理?
您要使用哪些数据挖掘技术?
您将如何评估数据挖掘分析的结果?
您如何从数据挖掘获得的信息中得到最多的益处?

   典型的数据挖掘过程可能很快就会变得非常复杂。有很多内容都需要进行跟踪,如复杂的业务问题、多个数据源、数据源中不同的数据质量、一组数据挖掘技术,以及多种用来度量数据挖掘成功与否的方式等等。一直保持跟踪将有助于针对数据挖掘拥有一个明确定义的过程模型。该过程模型会指导您完成上面列出的重要问题,并确保解决要点。它的作用就是一个数据挖掘路线图,使您深陷在挖掘数据的复杂性时不会迷路。

 
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