数据挖掘的步骤

飞翔的娇龙

数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易地跨领域应用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。 　　
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2 J* t7 K9 Q. e" y. `+ s+ d; R数据挖掘完整的步骤如下： 　
, [) f: d( k1 Z( u/ X: ~4 R　① 理解数据和数据的来源（understanding）。 　　
  ② 获取相关知识与技术（acquisition）。 　
7 ^% P( Z0 `5 n& `  P& P　③ 整合与检查数据（integration and checking）。 　
& s. e* C) i2 _& H3 O! ?6 ?　④ 去除错误或不一致的数据（data cleaning）。 　
　⑤ 建立模型和假设（model and hypothesis development）。 　
　⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。 　
　⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verification）。 　
　⑧ 解释和应用（interpretation and use）。 　
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* t* B; t& G1 y$ j　由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

guoaecg

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张懿

谢谢楼主分享

如梦荼蘼

学习了~~楼主给力~~~~~~~~

mathhgr

学习了，谢谢楼主

jmdx2006

学习了，有道理。