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大数据知识挖掘的步骤讲解 - 来自浙江大学
资源介绍
知识挖掘的步骤
了解应用领域
了解相关的知识和应用的目标
创建目标数据集: 选择数据
数据清理和预处理: (这个可能要占全过程60％的工作量)
数据缩减和变换
找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示。
选择数据挖掘的功能
数据总结, 分类模型数据挖掘, 回归分析, 关联规则挖掘, 聚类分析等.
选择挖掘算法
数据挖掘: 寻找感兴趣的模式
模式评估和知识表示
可视化，转换，消除冗余模式等等
运用发现的知识
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