跨行业数据挖掘过程标准及其在 Python 中的应用

跨行业数据挖掘过程标准及其在 Python 中的应用

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它在各个行业中都有广泛的应用。为了规范数据挖掘过程，CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）提供了一套标准的方法论。本文将介绍CRISP-DM的主要步骤，并提供使用Python实现这些步骤的示例代码。

CRISP-DM包括六个主要步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。下面我们将逐步介绍这些步骤，并给出Python代码示例。

1. 业务理解
   业务理解是数据挖掘项目的起点，它涉及与业务相关的问题定义和目标设定。在这一阶段，我们需要与业务领域的专家合作，了解业务需求、目标和约束条件。

示例代码：

# 导入相关库
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv'