数据挖掘具体步骤
1、理解业务与数据
2、准备数据
数据清洗：
缺失值处理：
异常值:
数据标准化：
特征选择：
数据采样处理：
3、数据建模
分类问题：
聚类问题：
回归问题
关联分析
集成学习
image
Bagging(例如随机森林算法)
Boosting
Stacking
4、模型评估
淆矩阵与准确率指标
泛化能力评估
其他模型：
评估数据处理：
5、应用
模型保存：
模型优化：
数据挖掘具体步骤
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可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生，小白用户，想学习知识的 有点基础，想要通过项…...