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使用的典型数据源有哪些以及它们的类型是什么？
数据挖掘中使用的数据源有两种类型：结构化数据和非结构化数据。结构化数据是按行和列组织的数据，典型的例子是数据库和Excel。相比之下，非结构化数据是没有固定格式的数据，例如文本、图像、视频或音频。例如，这包括在社交媒体上发布的文本、评论、摄像机镜头等。近年来，从物联网设备获取的传感器数据和日志数据也成为重要的数据来源。通过收集和整合这些多样化的信息并利用它进行分析，可以获得更深入的见解。

在数据挖掘中，预处理是一个非常重要的步骤。原始数据通常包含“噪声”，例如缺失值、重复值、错误条目和异常值，因此无法以当前形式进行准确的分析。为此，我们首先执行完成缺失值、删除异常值、标准化格式以及将分类变量转 美国电报数据 换为数值等任务。该过程也称为“数据清理”。此外，通过缩放、归一化、降维等处理，可以提高模型的准确率和处理速度。高质量的预处理与构建高性能分析模型直接相关，因此它是一个不容忽视的关键阶段。

数据挖掘处理方法与工具的关系
在数据挖掘中，根据处理方法使用各种工具。例如，聚类和分类时选择Python的scikit-learn，统计分析时选择R，需要可视化操作时选择Tableau或Orange。在 Google Cloud 和 AWS 等基于云的平台上也可以进行高级分析处理。选择工具时，重要的是根据预期的分析、要处理的数据类型以及团队的技术能力进行选择。这使得挖掘处理高效、准确，更容易在业务运营中实施。

理解概述并将其应用于业务的要点
要在您的业务中利用数据挖掘，不仅要了解该技术，还要对其在该领域的使用方式有一个具体的了解。例如，每个部门所需的结果可能有所不同，例如市场部门需要分析客户的购买模式，销售部门需要预测达成交易的概率，人力资源部门需要分析员工流失的风险。因此，有必要了解您拥有哪些数据以及可以将其纳入哪些业务流程。此外，将分析结果应用于业务运营时，需要获得现场的理解和合作，并且需要具备以通俗易懂的方式进行解释的能力。