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从数据收集到数据模型要怎么做?

2020-08-12 16:36:00 | 来源:中培企业IT培训网

众所周知,如今是互联网大数据时代,谁拥有数据,谁就更占据市场主导地位。因此越来越的企业想方设法的进行数据收集。然后在从这些数据中找到有价值的信息,但是这个过程并不简单的操作就可以完成的。也就是说从数据收集到数据模型要怎么做?从数据收集到建立数据模型,一般需要经历五个步骤,即数据收集、数据可视化、数据预处理、准备模型输入以及训练模型。

  第一步:数据收集

通俗来讲,我们把数据挖掘可以看作是想要炒一盘可口的菜肴。那么,首先第一步就是去菜市场买菜。同样的,我们要从数据中找到需要的信息,第一步就是收集数据。

  第二步:数据可视化

就好比你去买菜的时候,肯定要好好挑选一下,争取买到比较新鲜的蔬菜。同样的,数据挖掘的第二个步骤,就是再有了数据之后,还要看看拿来的数据长啥样。因此,我们可以利用各种可视化库来观察一下数据的内容,比如matplotlib或seaborn。

  第三步:数据预处理

买完菜回到家我们要做的就是洗菜,把附着的泥土和残枝烂叶去掉,不然会影响我们的口感。通过上一步的可视化,我们可以发现数据里面有没有“残枝烂叶”,也就是我们说的异常值。异常值包括格式有问题的数据,例如年龄信息填的不是数字,或者信息根本就不符合逻辑,比如年龄填的200岁。

大家填过各种调查问卷吧?很多人在填写的时候,遇到那些不是必须填的地方一般都会空着不填。这就导致数据集里除了异常值,还有一个经常会遇到的就是缺失值。我们也会通过一些手段来弥补一下这些空缺。就好比我们把蔬菜清洗干净之后,还要选择一下是不是所有的菜我们都需要呢?想吃蔬菜的可以多放蔬菜,想吃肉的就多放些肉。所以我们还需要在数据里选择出来跟我们的任务相关的特征,这个过程叫做特征选择。

  第四步:准备模型输入

我们此时案板上放着我们洗干净和挑选出来的蔬菜,下一步就是切菜了。毕竟炒土豆丝也没有把一整个土豆直接放锅里的。所以我们要对这些蔬菜,也就是数据,进行一个转化。这个过程我们运用到独热编码和分桶,分别是对离散型数据和连续型数据的处理方式。

  第五步:训练模型

最后一步就是炒菜啦。我们的模型就是不同种类的锅,在数据挖掘中常见的模型翻来覆去就那么几个,比如决策树,逻辑回归,梯度提升树,k-means等。一般来讲,比较有代表性的两个模型是逻辑回归和决策树,可以预测“是否会幸存”。其他的模型只是内部原理不同,但使用方法都是一样的。大家在进行数据挖掘的时候,也可以选择若干模型,最后看看结果分别都怎么样,对比一下谁比较强。

以上就是关于从数据收集到数据模型要怎么做的全部内容,想了解更多关于大数据的信息,请继续关注中培教育。

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