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标题: 数据挖掘概论（一）——总述 [打印本页]

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作者: 一五〇    时间: 2024-3-13 10:48
标题: 数据挖掘概论（一）——总述

• 一、数据挖掘的含义：
  
• 从大量数据撷取不明显、之前未知、可能有用的知识。
  
• 二、特征工程流程：
  
• 构建、选择、转化、自学习。
  
• 三、NLP流程：
  
• 1、（英文）字根还原，~ing与~ed。
  
• 2、（中文）分词与词性的标注。
  
• 3、关键词提取。
  
• 4、文本非结构数据——结构化。
  
• 四、决策树包含：
  
• 分类树与回归树。
  
• 五、数据挖掘解决如下几类问题：
  
• 1、自动机器学习。
  
• 2、类别不均衡的问题。
  
• 3、半监督学习。
  
• 4、模型优化
  
• 六、实际案例：
  
• 1、信用风险预测：
  
• 比如说发现80%盗刷用户，第一笔交易小于1元；之后再找相关专业人士一起分析是否成立；
  
• 解决措施：先封锁风险高的卡户，之后用户打电话来询问，确认身份后无问题后，再解除封锁基于开通。
  
• 2、零售业：
  
• 分析不同用户群体，对哪些产品感兴趣。
  
• 3、政府部门：
  
• 应用数据挖掘。
  
• 七、数据挖掘的历程：
  
• 1、1960s:数据搜集（软盘、硬盘、磁盘）
  
• 2、1980s:数据查询（SQL）
  
• 3、1990s:数据统计（OLAP)——数仓，快速数据统计，分析整体指标
  
• 4、2000s:数据分析、挖掘。（精确到每一个用户）
  
• 
  

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作者: 我i舞飞    时间: 2024-3-13 16:00
楼猪V5啊

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作者: 火车站安检人员    时间: 2024-3-14 07:24
传说中的沙发？？？哇卡卡

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作者: fs0831    时间: 2024-3-14 13:19
占坑编辑ing

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