京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在进行数据挖掘工作的时候,我们要针对数据分析的目的进行数据挖掘,这就需要我们重视数据挖掘工作的每一个步骤,如果数据挖掘工作做得好,那么数据分析工作也必然不差,那么在进行数据挖掘工作的时候需要注意什么问题呢?下面就有我们为大家解答一下这个问题。
很多人在开始数据挖掘时,都或多或少的有些疑问,那就是“我需要多少数据?”一般来说,刚接触数据挖掘的人通常会遇到与 Excel 数据有关的问题,如需要在列中一致地设置数据格式、清除缺失值或对数字装箱。对于数据挖掘工作,我们需要注意的第一点就是选择数据。
选择数据,就是选择分析数据可能是数据挖掘过程中最重要的部分,甚至比算法选择更重要。原因在于,数据挖掘通常不是由假设驱动,而是由数据驱动。数据挖掘可以接收数据并发现新关联,而不是提前选择和测试变量。数据的质量和数量可能会显著影响结果。而在选择数据的时候,都需要遵守规则。
这里说的规则具体来说有八条,第一条就是数据挖掘工作中获取尽可能干净的数据。第二条就是尝试任何模型之前执行数据事件探查。第三,需要先理解数据,然后才能发现其中的含义。第四,使用外接程序中的工具查找最大值和最小值、最常见的值和平均值。第五,填写缺失值。外接程序或者算法可提供用于输入缺失值的工具。第六,尽可能更正错误的数据。数据挖掘项目经常充当新数据质量方案的推动力。第七,尝试生成测试模型,通过这种方式查找数据问题。尝试将数据转换为不同格式,或尝试将数字存入桶。转换数据时,经常会出现模式。将数字置于合适的箱中,减少要分析的值的数量。第八,创建多个版本的数据,生成多个模型。有关如何选择、修改和检查数据的其他提示,请参阅数据挖掘准备清单。
数据挖掘工作中需要注意的事情有很多,由于篇幅原因我们就给大家介绍到这里了,在这一篇文章中我们给大家介绍了选择数据需要注意的事情,选择数据具体需要注意的就是上面提到的八点内容,注意到这些就能够做好数据挖掘工作。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16