데이터 마이닝 모델링 단계는 무엇입니까?

1. 비즈니스 문제를 정의합니다. 데이터 마이닝의 핵심 가치는 주로 비즈니스 문제에 있습니다. 따라서 초기 단계에서는 조직의 문제와 요구 사항에 대해 심층적으로 이해하고, 조직과 지속적으로 논의하고 확인한 후 상세하고 실현 가능한 계획을 세워야 합니다.

2. 데이터 이해, 필요한 데이터 정의, 전체 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 예비 분석 (데이터 품질 문제 식별, 데이터 기본 관찰, 노이즈 제거 또는 불완전한 데이터 제거 등) 은 데이터 사전 처리의 효율성을 높여 가정을 세울 수 있습니다.

3. 데이터 사전 처리로 데이터 소스가 다르기 때문에 형식 불일치 등의 문제가 자주 발생합니다. 따라서 모델을 만들기 전에 데이터의 완전성과 순수화를 보장하기 위해 여러 번 검사하고 수정해야 합니다.

4. 데이터 형식에 따라 가장 적합한 데이터 마이닝 기술을 선택하고 다른 데이터로 모델을 검증하여 예측 모델을 최적화합니다. 모델이 정확할수록 효율성과 신뢰성이 높을수록 의사결정자들이 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

5. 평가와 이해, 테스트에서 얻은 결과는 데이터에만 의미가 있습니다. 실제 응용 프로그램에서는 데이터 세트에 따라 정확도가 달라집니다. 따라서이 단계의 가장 중요한 목적은 고려하지 않은 비즈니스 문제의 사각 지대가 있는지 여부를 이해하는 것입니다.

6. 구현: 데이터 마이닝 프로세스는 선순환을 거쳐 마지막으로 통합 모델을 업무에 적용하지만, 모델의 완성은 전체 프로젝트의 완성을 의미하지 않으며, 지식 수집은 조직, 자동화 등의 메커니즘을 통해 예측하고 적용할 수 있습니다. 이 단계에는 배포 계획, 모니터링, 유지 관리, 상속 및 최종 보고 결과가 포함되어 전체 작업 주기를 형성합니다.