构建好的数据挖掘模型涉及数据质量保证、理解业务需求、选择合适模型和参数。数据清洗、特征选择、模型评估与调整是关键步骤。建模周期取决于数据质量，可能从一周到一个月不等。建模前要明确模型的商业目标和数据的量、质。数据适应模型或模型适应数据，需灵活处理。若建模效果不佳，需检查数据清洗和模型选择。模型可视化工具如ggplot2和gephi有助于结果展示。
如何构建一个好的数据挖掘模型?
1 首先要保证数据质量，特征值需要选择好，其次需要弄明白业务需求，确立你的分析目标是分类还是预测
2 根据需求来确定模型，然后根据模型的要求确定输入参数和输出参数，最后对数据进行清洗处理。
基本的流程思路为：数据清洗、根据业务需求寻找特征变量、分析不同模型的优缺点、选择使用模型、根据模型拟合结果调整参数以及特征变量
要完整的实现一个模型一般要历时多久？
1 每个模型都有优缺点和适用范围，单纯说建模周期还是要看需求，如果数据质量较高一个星期，如果数据质量较低可能需要一个多月
2 实际建模过程中，选择模型的过程还是需要不断学习了解模型背后的理论框架
3 有建模需求的情况下应该根据需要来确定模型,如果没有明确的建模需求，那我们可以根据业务先形成一个
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