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理解数据挖掘的不同技术

来源: 西拉IP   作者: 张祁无   2018年12月29日 16:46

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现在我们已经解释了为什么使用 代理IP 来进行采矿作业至关重要(如果不了解的话可以看我之前发布的文章),我们可以详细讨论实际操作。正如我们前面提到的,数据挖掘意味着查找大量数据并对其进行分析以发现其中的模式。这是一个计算过程,使用户能够提取信息并将其转换为清晰的结构,以备将来使用。

首先,定义要解决的问题。您是在寻找竞争对手的价格并进行分析?或者您是否正在研究人们对某个主题或问题的看法?此时,您可以从数据挖掘开始。

整个过程可分为三个阶段:

数据探索

在这个初始阶段,您将收集您正在寻找的数据。您需要找到它,访问它(这里您需要一个代理),对其进行采样并在必要时对其进行转换。

建筑模型

在考虑了各种数据模型和模式之后,您可以构建一个最适合您目标的数据模型和模式。创建模型后,您可能想要测试它。

模型应用

将收集的数据应用于模型并进行分析。这会使您对结果进行深入研究报告,最终可以会帮助您根据结果做出业务决策。

您可以从中挑选出许多挖掘出来的数据技术。其中一些只会让你猜测模式实际是什么以及如何使用它。下面,我们将列出一些优秀的技术:

分类分析

如果要对不同类中的数据进行分类,此技术非常适合您。您可以应用已存在的算法或创建自己的算法来确定如何对新数据进行分类。

异常检测

如果您遇到的数据项与预期的模式不匹配,那么您可以做的符合逻辑的事情是仔细查看它,对吧?异常也被称为异常值,偏差,噪声,异常和新奇 - 因此您可能会在线阅读“异常值检测”或其他同义词。异常可以提供非常有用的信息,并帮助您检测它们背后的真正原因。如果您的工作是监控网络,则可以通过检测和分析异常来轻松检测系统中的缺陷。

聚类分析

如果您是客户分析专家,那么您就知道这种方法的重要性!通过聚类分析,您可以对同一类别中的相似项目,对象或人员进行分组。因此,您将拥有包含具有高级别关联的项目的类别,而不同类别的项目将具有非常小的相似性。

可以想象,还有更多的数据挖掘示例,但我们之所以选择这三个,是因为它们是最有效的一些。

到目前为止,我们已经讨论过数据挖掘带来的所有好处。事实是,就像任何事情一样,数据挖掘也有其优点和缺点。

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