一、資料探勘建模過程
1、資料取樣 2、資料探索 3、模式發現 4、資料建模 5、模型評估（誤差分析）
二、資料探勘的基本任務
1、分類與**
有目標的對事物進行分類**，如：文字分類、手寫體識別等。
2、關聯規則
關聯模式挖掘旨在從大量的資料當中發現特徵之間或資料之間的相互依賴關係。這種存在於給定資料集中的頻繁出現的關 聯模式，又稱為關聯規則。
3、時間序列
基於事物發展的延續性和隨機性**事物未來的發展，如：銷售量**、天氣**等。
4、聚類分析
聚類分析是根據資料本身結構特徵對資料點進行分類的方法。實質是按照彼此距離的遠近將資料分為若干個類別，以使得 類別內資料的「差異性」盡可能小（即「同質性」盡可能大），類別間「差異性」盡可能大。
python資料探勘03 Pandas
pandas集合了numpy與matplotlib，在資料處理能力上更具有便捷性，讀取資料檔案較方便。pandas中的結構，可以看作帶有行索引和列索引的二維表結構。行對應index，列對應columns。import pandas as pd import numpy as np stock cha...
SPSS Modeler資料探勘 資料探勘概述
資料探勘 是一種通過數理模式來分析大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。可以描述為 是按企業既定業務目標，對大量的企業資料進行探索和分析，揭示隱藏的 未知的 或驗證已知的規律性，並進一步將其模型化的先進的有效的方法。資料探勘 data mining 在技術上的定義是從大...
資料探勘 資料
對關注的屬性，樣本與原始資料集有相同的性質，則用抽樣計算的結果與全集是一樣。1.1 抽樣的方法 1 簡單隨機抽樣 random sampling 放回 不放回 2 分層抽樣 stratified sampling 如果資料集不同型別的資料數量差異過大，則隨機抽樣會丟失數量少的樣本。可針對不同資料組，...