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大数据建模需要了解的四大定律

发布时间:2020年10月16日 03:02:54 来源:环球青藤 点击量:19

【摘要】数据挖掘是利用业务知识从数据中发现、分析和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式再创造的新知识。同时这种新知识能够带来不菲的价值,因此人们才如此的趋之若鹜。

第一,目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头。

它定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术,而是一个过程,业务目标是它的的核心。 没有业务目标,没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成:数据挖掘是业务过程。

第二,知识律:业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。

这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施,这将错过数据挖掘过程的一个关键属性,即业务知识是每一步的核心。

第三,准备律:数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要。

这是数据挖掘著名的格言,数据挖掘项目中最费力的事是数据获取和预处理。非正式估计,其占用项目的时间为50%-80%。最简单的解释可以概括为“数据是困 难的”,经常采用自动化减轻这个“问题”的数据获取、数据清理、数据转换等数据预处理各部分的工作量。

第四,模式律(大卫律):数据中总含有模式。

这条规律最早由David Watkins提出。 我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败,因为解决业务问题的模式并不存在于数据中,但是这与数据挖掘者的实践经验并不相关。

关于大数据建模需要了解的四大定律,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

分享到: 编辑:方梦茹

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