AI數(shù)據(jù)分析的變革及應(yīng)用

1、AI數(shù)據(jù)分析的變革及應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新，變革未來數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析報告之根本，沒有數(shù)據(jù)何來分析強化學(xué)習(xí)對于數(shù)據(jù)的歸一化，字段修正等依賴于規(guī)則的數(shù)據(jù)清洗工作可以放在數(shù)據(jù)采集階段進行處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗過程對于之后的數(shù)據(jù)分析有重大意義RawData回歸算法：最小二乘法(Ordinary Least Square)，邏輯回歸(Logistic Regression)， 逐步式回歸(Stepwise Regression)決策樹：分類及回歸樹(Classification And Regression Tree,CART),ID3 (Iterative Dichoto

2、miser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機森林（Random Forest）貝葉斯：樸素貝葉斯算法, Bayesian Belief Network(BBN)支持向量機(SVM)ValuableData1 Data2NoiseData1 Data2數(shù)據(jù)清洗6情感判別數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分析Cat1Data1 Data2Cat2Data3 Data4Cat3Data5 Data6Cat4Data7 Data8數(shù)據(jù)分析情感判別通過分類器，將數(shù)據(jù)分為預(yù)設(shè)類別，方別從不同的維度對數(shù)

3、據(jù)進行全方位的觀察from Page_7import分類方法from sklearn.externals import joblibif name= main :clf = joblib.load(“Model) predicated=clf.predict(Valuable)準備訓(xùn)練 語料特征工程特征降維語料映射訓(xùn)練分類 成特征器得到模型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分類情感分析在做輿情監(jiān)測類報告時必不可少數(shù)據(jù)挖掘聚類分析關(guān)聯(lián)分析k-means凝聚型層次聚類和分裂型層次聚類SOM數(shù)據(jù)挖掘聚類分析聚類算法有助于從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的核心話題CatN關(guān)聯(lián)分析用來挖掘數(shù)據(jù)集中的因果關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析用來挖掘數(shù)據(jù)集中的因果關(guān)系總結(jié)數(shù)據(jù)分析的方法千千