The object of data mining is massive data, which is generally stored i的简体中文翻译

The object of data mining is massiv

The object of data mining is massive data, which is generally stored in a database. However, these data are often not suitable for direct mining, and data preparation work is required. Data preparation generally includes data selection (select relevant data), data purification (remove noise data), data speculation (estimate missing data), data conversion (interconversion between discrete value data and continuous value data, and grouping of data values Classification, calculation combination between data items, etc.), data reduction (reduce the amount of data). These tasks are often prepared when the data warehouse is generated. Data preparation is the first step of data mining. Whether this step is done well will affect the efficiency and accuracy of data mining and the effectiveness of the final model.
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数据挖掘的对象是海量数据,通常存储在数据库中。但是,这些数据通常不适合直接挖掘,因此需要进行数据准备工作。数据准备通常包括数据选择(选择相关数据),数据净化(去除噪声数据),数据推测(估计缺失数据),数据转换(离散值数据和连续值数据之间的相互转换以及数据值的分组)分类,计算组合数据项之间等),数据缩减(减少数据量)。这些任务通常是在生成数据仓库时准备的。数据准备是数据挖掘的第一步。此步骤是否做得好,将影响数据挖掘的效率和准确性以及最终模型的有效性。
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数据挖掘的目标是大量数据,通常存储在数据库中。但是,这些数据通常不适合直接挖掘,需要进行数据准备工作。数据准备通常包括数据选择(选择相关数据)、数据净化(删除噪声数据)、数据推测(估计缺失数据)、数据转换(离散值数据和连续值数据之间的转换、数据值分类分组、数据项目之间的计算组合等)、数据减少(减少数据量)。这些任务通常是在生成数据仓库时准备的。数据准备是数据挖掘的第一步。这一步骤是否完成将影响数据挖掘的效率和准确性以及最终模型的有效性。
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数据挖掘的对象是海量数据,通常存储在数据库中。然而,这些数据往往不适合直接挖掘,需要进行数据准备工作。数据准备一般包括数据选择(选择相关数据)、数据净化(去除噪声数据)、数据推测(估计缺失数据)、数据转换(离散值数据与连续值数据的相互转换、数据值的分组分类、数据项之间的计算组合等),数据缩减(减少数据量)。这些任务通常是在生成数据仓库时准备的。数据准备是数据挖掘的第一步。这一步是否做好,将影响到数据挖掘的效率和准确性以及最终模型的有效性。<BR>
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