数据挖掘一般流程

需求分析：数据挖掘任务分类：（1）预测：分类+回归（2）聚类：文档归类（3）关联性分析：购物篮分析（4）异常检测：信用卡欺诈
获取数据：sql，linux，爬虫
数据清洗（主要：去重，缺失值处理，异常值处理 工具：python pandas包）
特征工程（子集搜索策略+子集评价+降维：
（1）过滤式：计算每个特征与相应变量的相关性，过滤掉相关性较低的特征，但实际应用中，一般会逐个特征分析与预测变量的关系，在Pandas中有很多相关函数(describe,value_counts()等等）可以很清晰的表示出两者关系，也可以通过画图
（2）包裹式：以模型最终的学习性能作为特征集的评估准则，选择好的特征集，但因为需要训练多个模型，开销很大，不推荐；
（3）嵌入式：将特征选择和学习器结合，让模型训练过程中自动进行特征选择，比如各种树模型；）
算法选择
（1）数据归一化：一般的模型都需要归一化，原因：将数据维度都调整到某范围内。注意点：训练集归一化的时候要计算最大值和最小值，测试集归一化的时候也要用训练集的最大和最小值进行归一化。（很重要！！实习过程中犯的第一大错误，包括后续要产生某些新特征时，测试集一定要以训练集的指标划分！）
（2）模型选择：不管怎么样先用随机森林（Random Forest）试试，效果总不会太差，可以以这个为度量来评估后续模型的好坏。一般越复杂的模型效果越高，GBDT,XGBOOST等，但如果需求是解释性模型较高时，还是线性模型好
算法调优（参数调优，性能调优）
（1）调参：交叉验证！先大范围的调，然后再小范围的调参，直到找到相对较好的参数。
最终结果