处理数据挖掘方法有哪些?三点让你顿悟!
处理数据挖掘的的方法主要有以下几点:
1.分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类,是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。为了对数据进行较为准确的测试并据此分类,我们采用决策树算法,而决策树中比较典型的几种方法为:ID3算法,此方法具有较强的实用性,适用于大规模数据处理;KNN算法,此方法算量较大,适用于分别类别的处理数据处理。
2..聚类分析挖掘方法。聚类分析方法主要应用于样品与指标分类研究领域,是一种典型的统计方法,广泛应用于商业领域。此聚类分析方法根据适用对象不同又可分为四种分析挖掘方法:基于网格的聚类分析方法、基于分层的聚类方法、基于密度的聚类挖掘方法和基于模型的聚类方法。
3.预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘,传统的预测方法主要分为:时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法,进行数据分析计算,同时可预测未来数据的走向趋势。
处理数据挖掘通过数字化工作方法来探查业务问题,通过近因分析、宏观根因分析等手段,再选择业务流程优化工具还是算法工具,而非“遇到问题调算法包”。