数据掘流程6个步骤

数据掘流程一般包含以下六个步骤： 问题定义：在开始数据掘之前，首先需要清晰地定义出待解决的问题，明确掘的目标。数据准备：包括数据的选择、清洗、预处理等步骤。数据的选择是指从原始数据中选取与掘目标相关的数据；数据的清洗是指去除重复、错误或无效的数据；数据的预处理则包括数据变换、特征提取等作，以便于的数据掘。数据探索：在这一步中，需要对数据进行初步的探索和分析，包括数据的分布、异常数据掘主要包括以下几个步骤： 1、定义掘的目的【目的】清楚掘的目的是什么？ 想要达到的目的是什么？ 2、数据取样【目的】抽取与掘目的相关的数据集抽取数据标准相关性可靠性完整性有效性3、数据探索

此过程包括以下六个基本步骤： 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1、定义问题该步骤包括分析业务需求，定义问题的范围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据数据掘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，步骤为：1、定义问题；2、准备数据；3、浏览数据；4、生