数据挖掘的过程
数据挖掘的基本过程？
数据挖掘的基本过程？
(1)数据清理：对噪声数据和不一致的数据做铲除操作。或者是对重复数据做删除，或者是对缺失数据做填充(众数、中位数、自己判断)。
(2)数据集成：将多个数据源的数据做整合。
(3)数据选择：选择需要的数据做发掘。比如一个人买不买电脑和他叫什么没什么联系，所以就不需要输入到机器中进行分析。
(4)数据改换：不同的数据被经过数据集成集成到一同的时分，就会出现一个问题，叫做实体辨认问题。那么数据改换除了处理实体辨认问题以外，还需要一致不同的数据库的数据的格局。
数据挖掘的主要逻辑流程？
数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。
1. 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们
要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
2. 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证
等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
3. 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准
备工作。
4. 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
5. 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的
商业目标。
6. 上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识
需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较
复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的
监控和维护就会变得重要。
数据挖掘流程的六个步骤？
六个步骤是:
1. 定义问题
2. 准备数据
3. 浏览数据
4. 生成模型
5. 浏览和验证模型
6. 部署和更新模型
数据挖掘(DataMining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
此过程包括以下六个基本步骤进行定义：
1. 定义问题
2. 准备数据
3. 浏览数据
4. 生成模型
5. 浏览和验证模型
6. 部署和更新模型