數據分析與挖掘-挖掘建模

經過數據探索與數據的預處理，得到了可以用於建模的數據。更加挖掘目標和數據的形式可以建立分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式和偏差檢測等模式。 常見的分類與預測算法： 迴歸分析： 迴歸分析是通過建立模型來演技變量之間相互關係的密切程度、結構狀態及進行模型預測的一種有效工具。 、 聚類分析： 聚類分析實在沒有給定劃分類別的情況下，根據數據相似度進行樣本分組的一種方法，聚類模型可以建立在無類標記的數

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