数据挖掘过程

1. 数据清洗（data cleaning）清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据

2. 数据集成（data integration）将来自多个数据源重的相关数据组合到一起

3. 数据选择（data selection）根据数据挖掘的目标选取待处理的数据

4. 数据转换（data transformation）将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式

5. 数据挖掘（data mining）利用智能方法挖掘数据模式或者规律的知识

6. 模式评估（pattern evaluation）根据一定的评估标准，从挖掘结果中筛选出有意义的相关知识

7. 知识表示（knowledge representation）利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识