数据挖掘包括哪些

数据挖掘是从大量数据中提取隐藏模式、未知相关性和有价值信息的非平凡过程。 它涉及以下主要步骤：
1. 数据预处理
数据清洗：识别和删除错误或缺失的数据。
数据转换：将数据转换为适当的格式，以便分析。
特征工程：创建或修改数据，以提高其可预测性。
2. 数据探索
数据可视化：使用图表和图形探索数据分布和趋势。
数据汇总：计算统计指标（例如平均值、中位数、标准偏差）以了解数据。
数据建模：构建简单的模型以识别初始模式和相关性。
3. 模型构建
选择算法：根据数据和分析目标，选择适当的数据挖掘算法。
模型训练：使用算法对数据进行训练，以学习其内在模式。
模型评估：使用指标（例如准确度、召回率、精确率）来评估模型的性能。
4. 模型解释
特征重要性：识别对模型预测最具影响力的特征。
规则发现：从模型中提取易于理解且可解释的规则。
可视化模型：使用图形和其他方法直观地展示模型的结构和功能。
常用的数据挖掘算法
监督学习：
分类：逻辑回归、决策树、支持向量机
回归：线性回归、多项式回归、决策树
无监督学习：
聚类：k-means、层次聚类、DBSCAN
降维：主成分分析、奇异值分解、t-分布邻域嵌入
自然语言处理：
文本分类：朴素贝叶斯、支持向量机
主题建模：潜在狄利克雷分配、LDA
应用领域
客户关系管理（CRM）
欺诈检测
医疗诊断
市场细分
预测分析