本文详述了数据挖掘建模的六个关键步骤：目标定义、数据采集、数据整理、构建模型、模型评价及模型发布，为读者提供了一套完整的数据挖掘流程指导。
数据挖掘建模过程
目标定义：任务理解、指标确定
数据采集：建模抽样、质量把控、实时采集
数据整理：数据探索、数据清洗、数据变换
构建模型：模型发现、构建模型、验证模型
模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化
模型发布：模型部署、模型重构
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