数据挖掘中的分类和预测：如何建立模型？

什么是数据挖掘？

数据挖掘是从大型数据集中提取有价值信息的方法。 换句话说，就是从庞大的数据库中获取相关数据的推演过程。 我们可以在关系数据库、数据仓库、面向对象数据库和结构化非结构化数据库中使用数据挖掘。

什么是数据分析？

数据分析是将数据清理、转换和建模为可识别的有价值数据，用于与业务相关的决策。 数据分析的目的是从数据中获取必要的信息，并根据数据分析做出决策。 要获得数据挖掘和其他数据相关概念方面的专业知识，请查看我们的数据科学课程。

如何使用数据挖掘建立分类和预测模型？

数据分析方法利用算法来提取、转换、加载和生成有意义的数据模型和数据实验。

• 数据分析方法的第一级涉及通过数据分析过程解决复杂问题。
• 该方法的第二级是根据特定领域选择合适的数据集。
• 在第三层，我们可以将特定的数据集转换为某种格式，并将其应用到分析算法中。
• 在第四层，我们可以将各种来源的数据转换成通用格式进行分析。
• 最后一个级别是对数据挖掘算法产生的结果和可视化的评估。

什么是数据挖掘中的分类和预测？

我们使用分类和预测来提取模型，代表数据类来预测未来的数据趋势。 这种分析为我们提供了对大规模数据的最佳理解。 分类使用预测模型预测数据的分类标签。

数据挖掘技术

许多重要的数据挖掘技术已被开发并应用于数据挖掘项目，特别是分类、关联、聚类、预测、序列模型和决策树。

阅读：数据挖掘与机器学习

传统数据挖掘工具

传统的数据挖掘工具和技术与存储在企业服务器和本地硬盘上的现有数据库一起运行。

• 它翻译使用数据库指定的编程语言编写的预定义算法和查询存储的数据。
• 例如，销售数据数据库可以通过访问数据库的内置查询和表格系统轻松呈现每月销售趋势。 然后，为服务器构建的数据挖掘工具可以分析这些巨大的数字，以分析影响月销售额的特征。

数据挖掘中的分类是什么？

分类是关于发现定义数据类和概念的模型。 这个想法是使用这个模型来预测对象的类别。 派生的模型取决于对训练数据集的检查。

我们可以在以下方法中定义派生模型。

1. 分类 (IF-THEN) 规则
2. 决策树
3. 数学公式
4. 神经网络

机器学习中的分类算法

分类算法是一种带有机器程序的监督学习方法，它从输入数据中读取数据，然后在学习中实现这一点，以便在观察中对其进行分类。 分类问题的一些实用模型是语音识别、笔迹识别、生物特征分类、文档分类等。

机器学习算法中的分类算法示例

• 具有逻辑回归的线性分类器
• 预测分析
• 决策树和增强树
• 神经网络

查看：数据科学和数据挖掘之间的区别

什么是数据分类生命周期？

数据分类生命周期产生了一个很好的结构来控制数据流向企业。 企业需要考虑每个级别的数据安全性和合规性。 在数据分类的帮助下，我们可以在每个阶段执行它——从起源到删除。

数据生命周期涵盖以下六个阶段：

1. 来源：它产生各种格式的敏感数据，包括电子邮件、Excel、Word 和 Google 文档、社交媒体和网站。
2. 基于角色的实践：基于角色的安全限制通过基于内部保护策略和协议规则的标记适用于所有敏感数据。
3. 存储：在这里，我们有获得的数据，包括访问控制和加密。
4. 共享：数据意味着从各种设备和平台不断地分布在代理、消费者和同事之间。
5. 存档：在这里，数据最终被存档在行业的存储系统中。
6. 发布：通过数据的发布，可以到达客户。 然后他们可以以仪表板的形式查看和下载。

阅读：印度的数据挖掘项目

分类是如何工作的？

为了理解和构建数据分类系统，这里我们有三种前景技术：

• 手册——通用数据分类需要人为干预和实施。
• 自动化——技术驱动的解决方案排除了人为干预的风险，包括不必要的时间和数据错误，同时持续保持（所有数据的全天候分类）。
• 混合——人为干扰为数据分类提供了上下文，而工具则促进了效率和政策执行。

数据分类过程包括两个步骤：

1. 开发分类器
2. 应用分类器进行分类

开发分类器

• 此步骤是初始步骤或训练阶段。
• 在这一步中，分类算法开发分类器。
• 它从由数据库元组及其连接的类标签组成的训练集中开发分类器。
• 它将聚合训练集的每个元组与类别或类相关联。 我们还可以将这些元组应用于样本对象或数据点。

应用分类器进行分类

• 情绪分析
• 文件分类
• 图像分类
• 机器学习分类

情绪分析

情绪分析在社交媒体监控中非常有用； 我们可以使用它来提取社交媒体洞察力。

借助先进的机器学习算法，我们可以构建情感分析模型来阅读和分析拼写错误的单词。 准确的训练模型提供始终如一的准确结果，并在很短的时间内产生结果。

文件分类

我们可以使用文档分类将文档按照内容组织成章节。 并且借助机器学习分类算法，我们可以自动执行它。

文档分类是指文本分类； 在这里，我们可以对整个文档中的单词进行分类。 在这里，我们可以找到任何相关搜索主题的在线搜索记录的搜索引擎的最佳示例。

图像分类

图像分类用于图像的训练类别。 这些可以是图像的标题、统计值、主题。 通过应用监督学习算法，您可以标记图像以针对相关类别训练模型。

机器学习分类

它使用统计上可证明的算法规则来执行需要人类花费数百小时才能执行的分析任务。

数据分类过程

我们可以将数据分类分为五个步骤：

• 构建数据分类目标、策略、工作流、数据分类设计。
• 对您存储的敏感数据进行分类。
• 通过标记数据使用标签。
• 使用效果来增强安全性和温顺性。
• 数据是动态的，分类是一个连续的过程。

结论

希望本文能帮助您理解数据挖掘中的分类和预测。 本文描述了有关数据挖掘概念的所有基本细节。

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