大数据建模需要了解的九大形式

本文摘要：当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践中领域问世的，是在构建数据挖掘算法平台发展的承托下合适商业分析的一种形式。或许是因为数据挖掘源自实践中而非理论，在其过程的解读上不过于引人注意。 20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，渐渐沦为数据挖掘过程的一种标准化过程，被更加多的数据挖掘实践者顺利运用和遵循。 虽然CRISP-DM需要指导如何实行数据挖掘，但是它无法说明数据挖掘是什么或者为什么合适这样做到。

当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践中领域问世的，是在构建数据挖掘算法平台发展的承托下合适商业分析的一种形式。或许是因为数据挖掘源自实践中而非理论，在其过程的解读上不过于引人注意。

20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，渐渐沦为数据挖掘过程的一种标准化过程，被更加多的数据挖掘实践者顺利运用和遵循。　　虽然CRISP-DM需要指导如何实行数据挖掘，但是它无法说明数据挖掘是什么或者为什么合适这样做到。在本文中我将阐释我明确提出数据挖掘的九种准则或“定律”（其中大多数为实践者所熟悉）以及另外其它一些熟悉的说明。

开始从理论上（某种程度是叙述上）来说明数据挖掘过程。　　我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于解读数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖CRISP-DM的少见术语。CRISP-DM意味着是阐述这个过程的开始。

　　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：数据挖掘注目解决问题业务业问题和构建业务目标。

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。没业务目标，没数据挖掘（不管这种阐释否确切）。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。　　第二，科学知识律：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的一种朴素的理解是业务知识意味着起到于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实行，这将错失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。

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