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关于数据挖掘的基本流程

以下是对关于数据挖掘的基本流程进行的简单分析，希望可以对正在学习的同学有所帮助。


第一步，建立模型，确定数据表中哪些列是要用于输入，哪些是用于预测，选择用何种算法。这时建立的模型内容是空的，在模型没有经过训练之前，计算机是无法知道如何分类数据的。   


第二步，准备模型数据集，例子中的模型数据集就是1000个会员数据。通常的做法是将模型集分成训练集和检验集，比如从1000个会员数据中随机抽取700个作为训练集，剩下 300个作为检验集。
第三步，用训练数据集填充模型，这个过程是对模型进行训练，模型训练后就有分类的内容了，像例子图中的树状结构那样，然后模型就可以对新加入的会员事例进行分类了。由于时效性，模型内容要经常更新，比如十年前会员的消费模式与现在有很大的差异，如果用十年前数据训练出来的模型来预测现在的会员是否会购买自行车是不合适的，所以要按时使用新的训练数据集来训练模型。   


第四步，模型训练后，还无法确定模型的分类方法是否准确。可以用模型对300个会员的检验集进行查询，查询后，模型会预测出哪些会员会购买自行车，将预测的情况与真实的情况对比，评估模型预测是否准确。如果模型准确度能满足要求，就可以用于对新会员进行预测。


第五步，超市每天都会有新的会员加入，这些新加入的会员数据叫做预测集或得分集。使用模型对预测集进行预测，识别出哪些会员可能会购买自行车，然后向这些会员投递广告

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关键词：数据挖掘 训练数据集 训练数据 消费模式 模型预测 数据挖掘 数据分析 数据分析师

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