Canada Dataset

2. 清洁 清理过程包括检查不一致的数据、删除重复的数据以及纠正印刷错误。不仅如此，清洗还包括按照KDD需求进行数据丰富。 3、转型 转换是选定数据的编码过程。在这个阶段，你有根据间。 4. 评价 评估或解释阶段旨在确保数据挖掘结果易于被用户理解。其中一项活动是检查发现的数据模式与先前假设的一致性。 检查完成后，数据以某种格式保存，例如电子表格、平面文件或关系表。数据存储可以集中进行，也可以在多个位置进行。


在最后阶段，您可以通过数据挖掘结果预测未来趋势。例如，一家饮料公司使用数 黎巴嫩 whatsapp 号码数据 据挖掘技术来了解其客户喜欢什么。 每个客户最喜欢的搜索历史都是通过网站进行的，并存储在数据库中。然后，该公司利用这些数据绘制模式，以便根据偏好对客户进行分组。 了解了数据挖掘的含义之后，那么它在数字世界中的作用是什么？ 使用数据挖掘的主要功能 在数字化中使用数据挖掘有七个主要功能。 数据挖掘是必要的 以下是解释。 1. 描述性 作为一种描述性功能，数据挖掘被定位为寻找隐藏在某些数据中的特殊信息模式的方法。


这样就可以找出数据的特征值。 2. 预测性 在这种情况下，数据挖掘用于在找到信息模式后检查未知变量。例如，您发现了带有价格变量的客户购物习惯的数据模式。 结果显示后，事实证明您发现了消费者在几种颜色上的支出趋势。从这里出现了一个新的变量，即顾客最喜欢的颜色。 3. 分类 数据挖掘具有分类功能，即对一组特征的几种定义做出结论。例如，由于认为竞争对手更好而改变购物地点的购物顾客。 4. 聚类 聚类功能包括对具有特殊特征的数据进行分组。