数据挖掘建模过程

一、数据挖掘(Data Mining，DM)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database，KDD)，决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，分析、归纳、推理，挖掘潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确决策。

知识发现的的三个阶段：1、准备数据； 2、数据挖掘；  3、结果表达和解释

最著名的数据挖掘标准流程：CRISP-DM

全称为跨行业数据挖掘标准流程，分为6个阶段：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、发布

(1) 业务理解：分析需求、初步收集数据和指标

(2)数据理解：理解各个数据字段的含义所记录的业务信息。

(3)数据准备：数据清洗、提出、转换，提取样本，清除噪声，处理缺失数据，数据标准化。

(4)建模：参数调整使模型最优。

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