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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各行各业的热门话题，数据挖掘论文作为研究数据挖掘领域的重要成果，其数据分析方法的选择和实施对研究结果的质量有着至关重要的影响，本文旨在探讨数据挖掘论文中数据分析的策略与实践，为相关研究提供参考。
数据挖掘论文数据分析策略
1、数据清洗
数据清洗是数据分析的第一步，也是最重要的一步，数据清洗的目的是去除数据中的噪声、异常值和缺失值，提高数据质量，数据清洗方法包括：
（1）删除异常值：根据统计方法、业务规则或专家经验，删除明显不符合常理的数据。
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（2）填补缺失值：根据数据类型和缺失情况，采用均值、中位数、众数、插值等方法填补缺失值。
（3）数据标准化：将数据按照一定的比例缩放到一个范围内，消除量纲的影响。
2、数据预处理
数据预处理是对原始数据进行一系列操作，使数据满足后续分析的需求，数据预处理方法包括：
（1）特征选择：从原始数据中选取对目标变量有重要影响的相关特征。
（2）特征工程：对特征进行变换、组合或构造，提高模型的性能。
（3）数据降维：通过主成分分析、因子分析等方法，降低数据维度。
3、数据分析方法
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数据挖掘论文中常用的数据分析方法包括：
（1）描述性统计分析：通过计算均值、标准差、方差、最大值、最小值等指标，描述数据的分布特征。
（2）关联规则挖掘：通过频繁项集、关联规则等方法，发现数据中的关联关系。
（3）聚类分析：通过K-means、层次聚类等方法，将数据划分为不同的类别。
（4）分类与回归分析：通过决策树、支持向量机、神经网络等方法，对数据进行分类或回归预测。
（5）时间序列分析：通过ARIMA、季节性分解等方法，分析数据的趋势和周期性。
数据挖掘论文数据分析实践
1、案例一：某电商平台用户行为数据挖掘
（1）数据清洗：删除无效用户、异常订单等噪声数据，填补缺失值。
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（2）数据预处理：根据用户购买行为，提取用户画像特征；根据商品属性，提取商品特征。
（3）数据分析：采用关联规则挖掘，发现用户购买商品的关联关系；采用分类算法，预测用户购买倾向。
2、案例二：某银行客户信用风险评估
（1）数据清洗：删除无效客户、异常数据等噪声数据，填补缺失值。
（2）数据预处理：根据客户信用记录，提取信用特征；根据客户基本信息，提取人口统计学特征。
（3）数据分析：采用决策树、支持向量机等方法，对客户信用风险进行分类。
数据挖掘论文中的数据分析是研究的重要环节，本文从数据清洗、数据预处理、数据分析方法等方面，探讨了数据挖掘论文数据分析的策略与实践，通过实际案例的分析，展示了数据挖掘论文中数据分析的具体应用，在实际研究中，应根据具体问题和数据特点，选择合适的数据分析方法，提高数据挖掘论文的质量。
标签： #数据挖掘论文怎么做数据分析
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