代码收藏家 数据挖掘流程详解，了解数据挖掘的步骤
所谓数据挖掘就是从海量的数据中，找到隐藏在数据里有价值的信息。因为这个数据是隐式的，因此想要挖掘出来并不简单。那么，如何进行数据挖掘呢？数据挖掘的步骤有哪些呢？一般来讲，数据挖掘需要经历数据收集、数据可视化、数据预处理、准备模型输入以及训练模型五大步骤，下面让我们来详细分析一下吧！
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。
以上就是数据挖掘比较详细的步骤分析。目前，市面上已经有很多的数据挖掘软件可以供我们使用，几乎不需要写任何代码，例如Orange、Weka等。大家也可以多试用一下那些软件~
大数据遍地开花
如何抓住学习机会？
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△数据来源职友集，如侵删
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任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！
Python+大数据学习路线图详细介绍（均为免费视频教程哈）
第一阶段 大数据开发入门
学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
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第二阶段 大数据核心基础
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第三阶段 千亿级数仓技术
学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。
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本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。
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第四阶段 PB内存计算
学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。
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3.spark3.2从基础到精通
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通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
