2、 【三】数据挖掘完整的步骤如下：① 理解数据和数据的来源（understanding）。 ② 获取相关知识与技术（acquisition）。 ③ 整合与检查数据（integration and checking）。 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）。

3、 从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等 8 个步骤。 （1）信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。

1、 3、数据准备 数据准备，指从初原始数据构建终建模数据的全部活动。 数据准备很可能被执行多次并且不以任何既定的秩序进行。 包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等多种数据预处理工作。 4、建立模型 建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。