本文介绍了跨行业数据挖掘标准CRISP-DM的六个步骤：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署，并提供了每个步骤在Python中的实现示例，强调了标准化方法在提高数据挖掘效率和准确性中的作用。
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。
- 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'
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