数据挖掘，数据挖掘的内容有哪些

      什么是数据挖掘？数据挖掘的内容与过程是什么？数据挖掘经过几十年的发展和无数专家学者的研究，已经提出了一个完整的过程框架。其中的关键是通过获取正确、完整、综合的数据，进行数据深入分析，寻找到有用的信息。接下来就由小编为您介绍数据挖掘，数据挖掘的内容有哪些。

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数据挖掘

一、数据挖掘的定义与分类

将隐藏在数据库中的大量数据背后的重要信息，并为企业创造了许多潜在的利润空间，针对这样一个海量数据库中挖掘数据信息的技术叫做数据挖掘(DM)。

按数据库的类型进行：关系型数据库的数据挖掘，数据仓库的数据挖掘，面向对象的挖掘，空间数据库的挖掘，正文库和多媒体数据库的数据挖掘。

按照知识类别划分：关联，特征描述，分类分析，聚类分析，趋势，偏差分析。

根据知识的抽象层：一般的文化知识、基本知识、多层次的知识。

二、数据挖掘的内容（步骤）

01、业务理解（BusinessUnderstanding）

假设你在一家外贸公司工作，一天，你的老板突然对你说：“小明啊，你能不能训练一个模型来预测下一年的公司利润？”

在业务需求方面，要解决这个问题，首先要弄清需求是什么，这被称为业务理解，也可以称为业务理解。例如，你要弄清楚什么是利润，利润的构成是怎样的，利润受什么影响，同时老板说利润是利润还是毛利等等。商业理解，主要是理解数据挖掘要解决的业务问题。企业发起数据挖掘，就是要对企业进行赋能，所以我们必须从商业或者商业的角度去了解项目的最终目标，去分析整个问题所涉及的资源、范围、情景，甚至风险、意外等等。由生意起家，做生意。

02、数据理解（DataUnderstanding）

了解问题，也要了解解决问题所需的数据。例如，这时，你的老板又对你说：“小明啊，我要改变需求，能不能多做一些模型，把竞品公司明年的利润都算出来，我想对比一下。”不过「巧妇难为无米之炊」，你根本没有这份资料，这样的需求也无法完成。虽然数据理解阶段从收集数据开始，但是我认为重点是基于对业务的理解，并清楚地了解我们可以得到的数据，知道哪些数据可能会影响到目标，哪些是多余的数据，哪些数据存在缺陷或缺失，等等。

03、数据准备(数据预置)

以上两步完成之后，就可以准备数据了。你们要找到销售数据，找采购数据要买，找财务要各种收入、支出数据，然后整理所有要用的数据，想办法补全那些丢失的数据，计算各种统计值等。数据化就是根据原始数据，建立数据挖掘模型所需的全部数据集，包括数据采集、数据清洗、数据补全、数据整合、数据转换、特征提取等一系列动作。

04、建造模式(Modeling)

还可以称之为训练模型，在此阶段，我们将向算法提供准备好的数据，因此这一阶段主要要解决技术方面的问题，将选择多种算法模型进行数据处理，让模型学习数据的规律，并输出模型用于后续的工作。对同一数据挖掘中的问题类型，可以选择多种方法。假如要使用多项技术，则要分别对待每个要使用的技术。有些建模方法对数据形式有具体的要求，如SVM算法只能输入数值型数据等。所以，在这个阶段，返回数据准备阶段执行某些任务有时是很有必要的。

05、评估模式(评估)

本研究建立了模型评价阶段一种或多种优质模型。但模型的效果如何，是否能够满足我们的业务需求，这需要使用各种评估方法、评估指标，甚至是让业务人员参与其中，全面地评估模型，回顾在构建模型时所采取的每一步骤，以确保模型达到目标。评价结束后会出现两种情况，一个是通过评估，进入进入上线阶段，另一个是评估没有通过，然后再进行迭代更新。

06、部署模式(Deployment)

收集数据，研究算法模型，经过多方评估，最终进入部署阶段。在这一点上，还需要解决一些实际问题，如长时间运行的模型是否有足够的机器支持、数据量和并发性程度是否会导致已部署的服务问题等。

     然而，数据挖掘的生命周期可能并没有结束，某些特殊情况可能仍无法解决，而且，随着新数据的产生和变化，在后续过程中，我们的模型仍会发生某些变化。因此，部署是挖掘项目的结束和数据挖掘项目的开始。以上就是小编为您带来的数据挖掘，数据挖掘的内容有哪些。