【数据分析】数据挖掘基本概念

数据挖掘基本任务：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐 数据挖掘建模过程：定义挖掘目标、数据取样、数据探索、数据预处理、挖掘建模、模型评价定义挖掘目标
数据取样抽取标准（1相关性 2可靠性 3有效性）
质量衡量（1资料完整无缺，各类指标齐全  2数据准确无误，反映的都是正常（非异常）状态下的水平
抽样方式：随机、等距、分层、从起始顺序、分类

数据探索异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析等

数据预处理数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约

挖掘建模基于关联规则算法、基于聚类算法、基于分类与预测算法、基于整体优化

模型评价