在撰写数据挖掘论文时，需详细进行数据分析报告。明确研究目标，收集并整理相关数据。运用适当的数据分析方法，对数据进行分析和挖掘。深入剖析数据分析方法，并结合实际案例进行应用实践，以验证方法的可行性和有效性。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛应用，数据挖掘论文作为数据挖掘领域的重要成果，其数据分析方法的研究与探讨具有极高的学术价值，本文将针对数据挖掘论文中的数据分析方法进行深度剖析，并结合实际案例，探讨其应用实践。
数据挖掘论文中数据分析方法概述
1、数据预处理方法
数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一环，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，数据清洗旨在去除噪声和不一致的数据；数据集成将来自不同来源的数据合并；数据变换用于提高数据的质量和可用性；数据规约则旨在减少数据量，降低计算复杂度。
2、特征选择方法
图片来源于网络，如有侵权联系删除
特征选择是指从原始数据集中选择出对预测任务最有影响力的特征，常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法，过滤式方法基于特征与目标变量之间的相关性进行选择；包裹式方法考虑特征子集对预测模型的性能影响；嵌入式方法将特征选择与模型训练相结合。
3、分类方法
分类方法是指根据已知类别数据对未知类别数据进行预测，常用的分类方法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、k近邻等，这些方法在数据挖掘论文中得到了广泛应用。
4、聚类方法
聚类方法是指将相似的数据对象划分为若干个类簇，常用的聚类方法有K-Means、层次聚类、DBSCAN等，聚类方法在数据挖掘论文中主要用于数据探索和分析。
5、关联规则挖掘方法
关联规则挖掘旨在发现数据集中项目之间的关联关系，常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-growth算法等，关联规则挖掘在数据挖掘论文中广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
案例分析
以某电商平台的用户行为数据为例，分析数据挖掘论文中数据分析方法的应用。
1、数据预处理
对用户行为数据进行分析前，首先对数据进行清洗，去除缺失值、异常值等，对用户购买行为进行集成，形成用户购买记录表，对购买记录表进行数据变换，如计算用户购买频率、购买金额等，对数据集进行规约，降低数据量。
2、特征选择
采用过滤式方法，根据用户购买频率、购买金额等特征与用户满意度之间的相关性，筛选出对用户满意度影响较大的特征。
3、分类方法
采用决策树算法，将用户分为高满意度、中满意度、低满意度三个类别，通过对决策树模型的训练和验证，得到用户满意度的预测结果。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
4、聚类方法
采用K-Means算法，将用户分为不同消费群体，通过对消费群体的分析，了解不同消费群体的特点，为电商平台提供有针对性的营销策略。
5、关联规则挖掘
采用Apriori算法，挖掘用户购买行为中的关联规则，通过分析关联规则，了解用户购买行为之间的关联关系，为电商平台提供推荐系统支持。
本文对数据挖掘论文中数据分析方法进行了深度剖析，并结合实际案例，探讨了其在应用实践中的具体应用，通过本文的研究，有助于读者更好地理解数据挖掘论文中的数据分析方法，为今后的数据挖掘研究提供参考。
评论列表