如何進(jìn)行數(shù)據(jù) 挖掘1、客觀規(guī)律:經(jīng)營目標(biāo)是一切的源泉數(shù)據(jù)解決方案；2.知識(shí)定律:業(yè)務(wù)知識(shí)是-2挖掘-3/每一步的核心；3.備考法:數(shù)據(jù)預(yù)處理比數(shù)據(jù) 挖掘任何其他過程；4.實(shí)驗(yàn)定律:對(duì)于-2挖掘，世界上沒有免費(fèi)的午餐，只有通過實(shí)驗(yàn)才能發(fā)現(xiàn)正確的模型；5.模式法則:數(shù)據(jù)總是包含模式6。洞察法則:數(shù)據(jù) 挖掘增加商業(yè)意識(shí)；數(shù)據(jù)挖掘過程數(shù)據(jù)挖掘過程主要包括:1，定義目標(biāo)2，獲得，沒有特別嚴(yán)格的流程)4。數(shù)據(jù)預(yù)處理(數(shù)據(jù)清洗[去除污垢數(shù)據(jù)]，數(shù)據(jù)整合[濃度]，數(shù)據(jù)，異常、空間數(shù)據(jù)整合:不同來源數(shù)據(jù)放在一起5、挖掘建模(分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè))6，模型評(píng)估和發(fā)布。

分類算法:根據(jù)數(shù)據(jù)、-2/已有的特點(diǎn)，將其分為不同的類別，如決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等算法。聚類算法:數(shù)據(jù)按照相似度進(jìn)行分組，例如，KMeans聚類，層次聚類等算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:尋找數(shù)據(jù) set中項(xiàng)目之間的關(guān)聯(lián)，比如Apriori算法。預(yù)測(cè)建模:使用歷史數(shù)據(jù)模型查找未來趨勢(shì)和預(yù)測(cè)，如回歸分析和時(shí)間序列分析。

1。項(xiàng)目背景近期新聞中，用戶在看似正常的消費(fèi)或取款后，發(fā)現(xiàn)自己的卡被盜刷，屬于欺詐交易。欺詐交易是銀行、保險(xiǎn)、證券等行業(yè)的一種危害現(xiàn)象，給人們的經(jīng)濟(jì)和生活帶來巨大的損失和威脅。作為世界難題，發(fā)達(dá)國家輔以強(qiáng)大的信息管理系統(tǒng)，通過-2挖掘和人工智能輔助檢測(cè)、識(shí)別和評(píng)估欺詐交易，反欺詐技術(shù)手段得到有效提升。

數(shù)據(jù)挖掘你需要學(xué)習(xí)的是:1。編程語言。2、大數(shù)據(jù)處理框架。3.數(shù)據(jù)圖書館知識(shí)。4.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。5.機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)。6.統(tǒng)計(jì)知識(shí)。這就是數(shù)據(jù) 挖掘需要學(xué)習(xí)的。數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)滲透到偉大的數(shù)據(jù)時(shí)代的方方面面，數(shù)據(jù) 挖掘是一門交叉學(xué)科，不僅涉及設(shè)計(jì)編程和計(jì)算機(jī)科學(xué)，還涉及生活中的許多領(lǐng)域。如果對(duì)項(xiàng)目感興趣，推薦CDA 數(shù)據(jù)分析師課程。