大数据 挖掘模型 分析模型

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【大数据 挖掘模型 分析模型】
数据准备:数据准备包括:选择数据_提取自大数据储存库和数据仓库目标 。数据预处理_执行数据重新处理,包括检查数据的完整性和数据的一致性,去噪 , 填充缺失字段和删除无效-3 。数据 挖掘:根据数据的函数类型和数据的特性,选择相应的算法,在提纯转换后的数据集合上进行 。结果分析:对-3挖掘的结果进行解释和评价,并转化为用户最终能够理解的知识 。

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