CRISP-DM数据挖掘标准流程

SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。

CRISP-DM 的挖掘流程结构清晰、上手快，在链接挖掘这种场景下用起来还蛮顺的。你只要熟一点数据预和建模思路，再配上像 MATLAB 这类能搞互信息计算的工具，关联关系就不那么头疼了。嗯，尤其是搞那种共引数据的，异常链路检测也能跑出点意思来。链接挖掘的目标其实挺直白：就是找出网络中那些“存在但你没注意到”的链接。用 CRISP-DM 这个流程来搞，你能把问题切得比较细，比如数据理解和建模阶段能结合互信息来做。像mutual information这类指标，用起来蛮方便，还挺直观。要用互信息？可以看看几个实用资源。比如MATLAB 实现的互信息计算，适合你手上是离散变量的；再比如图像互信息配准

CRISP-DM是业界公认的数据科学最佳流程。其优势在于独立于软件和技术，易于应用于各种场景。CRISP-DM最初由欧盟委员会资助开发，汇集了领先的数据科学供应商、终端用户和研究人员的智慧。

希望进入该行业的人应该熟悉crisp-dm挖掘过程的中文版。

CRISP-DM视图为数据挖掘项目生命周期提供了一个结构化框架，涵盖了从业务理解到部署和监控的六个阶段。

CRISP-DM 的数据挖掘流程一直挺经典的，py-crisp就是在这个思路上做的一个小而美的项目模板。文件结构清晰，逻辑也比较顺，适合你拿来就开搞，少了多搭架子的麻烦。cookiecutter一键生成，省事不少。 模板默认你是用Anaconda做环境管理的，这点挺贴心。不过如果你用的是别的环境，那就老老实实自己配requirements.txt吧，灵活是够灵活的。想了解更多 CRISP-DM 背后的理论？可以看看下面那几个资料，还挺有参考价值的。 安装流程也简单：pip install cookiecutter装个工具，一句cookiecutter https://github.com/ru

数据挖掘流程：1. 定义业务目标：明确数据挖掘目的和解决的问题。2. 数据准备：- 选择相关数据- 清洗和预处理数据- 确定挖掘类型

数据挖掘综述[DM&BI] tBI框架：BI的关键是从多个不同企业运营系统中提取有用数据，并进行清理以确保数据准确性，然后通过ETL过程将其整合到企业级数据仓库或数据集市中，从而获得企业数据的全局视图。基于这一视图，利用适当的查询、分析工具、数据挖掘工具和OLAP工具进行数据分析和处理，将信息转化为辅助决策的知识，最终呈现给管理者，支持其决策过程。

数据挖掘中，模式发现的方法包括因子分析。因子分析通过分析变量间的相关性，减少数据维度，揭示数据内在结构。这个方法在多维数据处理中尤为有效，能帮助发现数据中的潜在模式，提高数据处理效率。因子分析可以应用于市场分析、心理学研究等领域，是数据挖掘中常用且实用的方法。