数据挖掘考试简答题复习资料
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简介：
本资料是针对数据挖掘课程考试特别准备的简答题复习材料，涵盖重要概念、算法和技术应用等关键知识点，帮助学生系统梳理和巩固学习内容。
数据挖掘的过程包括以下几个步骤：
1. 数据清洗：清除噪声及与主题无关的数据。
2. 数据集成：将来自不同来源的相关数据整合在一起。
3. 数据选择：依据目标选取需要分析的数据集。
4. 数据转换：把原始数据转化为适合进行数据分析的形式。
5. 数据挖掘：运用智能技术从数据中提取模式和规律性知识。
6. 模式评估：根据一定的标准，筛选出有价值的知识模式。
7. 知识表示：通过可视化等手段展示所得到的信息。
客户细分的步骤如下：
1. 商业理解：明确进行客户分群的目的。
2. 数据理解：确定用于区分不同客户的属性特征。
3. 数据获取：收集数据并选择适合建模的变量。
4. 数据建模：采用适当的方法构建模型。
5. 特征刻画：对每个细分群体做出描述和解释。
6. 调研验证：检验分群结果的有效性和准确性。
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