第2 章 数据挖掘过程与知识发现 第一节 CRISP_DM 介绍 一、数据挖掘阶段 跨行业数据挖掘标准流程被行业成员广泛应用，这一模型包括以下六个阶段： 1.业务理解：业务理解包括确定商业对象、了解现状、建立数据挖掘目标和制定计划书。 应该是对数据挖掘的目标有一个清晰的认识，知道利润所在，其中包括数据收集、数据分析和数据报告等步骤。 2.数据理解：一旦商业对象和计划书确定完 备，数据理解就考虑将所需要的数据。这一 过程包括原始数据收集、数据描述、数据探 索和数据质量核查等。 由于数据挖掘是目标导向的，不同的商 业目的需要不同的数据系列。数据挖掘的第一步是从许多可供使用的数据库中筛选相关数据，来正确描述研究问题；即对问题进行简单描述；识别问题的相关数据；所选择的变量要相互独立，变量独立意味着不涵盖重复信息。 3.数据准备：确定可用的数据资源以后，需 要对此进行筛选、清理、调整为所需要的形 式。数据整理和数据转换等数据建模的准备 工作需要在这一阶段完成。更深层次的数据 探索也可以在这一阶段进行，新增模型的应 用再次提供了在业务理解基础上看清楚数 据模式的机会。 4.数据预先处理： 噪声问题和缺失问题 数据重复； 数值错误； 数据缺失 数据的变换 数据类型的变换； 数据的平滑； 数据的概化； 数据的规范化 十进制缩放：将某个数据全部除以10 的相同的幂； 通过极值来转化： 新数据=（原数据-最小数值）/（最大数值-最小数值） 通过均值和标准差来转化： 新数据=（原数据-均值）/标准差 通过对数来转化 对每个数据经过自然对数进行数据转换，例如下面的转换可以把数据转换到0-1之间： O=1/(1+exp(-x)) 5.建立模型：数据模型建立是应用数据挖掘软件不同的情景下获得结果的过程。 首先往往是聚类分析和数据视觉探究。依据数据挖掘类型的不同，应用各种不同的模型，如果任务是对数据分组，则运用判别分析；如果任务是估计，在连续数据类型的情况下，回归分析就可以运用，对于不连续的数据则可以运用逻辑回归分析，神经网络技术对两者都是可以的。决策树是进行数据分类的另外一个重要的工具，在以后的章节中将要进行介绍。 6.数据处理：数据挖掘的本质是在获取大规模的数据基础上进行统计数据的分析。通过对数据进行分割，一部分成为训练集，另外一部分成为测试集。一部分进行模型开发，另外一部分成为模型检验的部分。 数据挖掘就是可以通过关联、分类、聚类、...
