數(shù)據挖掘一般有哪些步驟?數(shù)據挖掘基本步驟，數(shù)據挖掘過程定義問題、建立數(shù)據挖掘庫、分析數(shù)據、準備數(shù)據、建立模型、評價模型和實施。挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。下面跟小編一起來看看吧。

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　　數(shù)據挖掘指從數(shù)據庫的大量數(shù)據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數(shù)據挖掘是一種決策支持過程，主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。
　　數(shù)據挖掘步驟。數(shù)據挖掘通過分析每個數(shù)據，從大量數(shù)據中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示三個步驟。數(shù)據準備是從相關的數(shù)據源中選取所需的數(shù)據并整合成用于數(shù)據挖掘的數(shù)據集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據集所含的規(guī)律找出來;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式將找出的規(guī)律表示出來。數(shù)據挖掘的任務有關聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
　　數(shù)據挖掘步驟：
　　1、定義問題
　　在開始知識發(fā)現(xiàn)之前最先的也是最重要的要求就是了解數(shù)據和業(yè)務問題。必須要對目標有一個清晰明確的定義，即決定到底想干什么。比如，想提高電子信箱的利用率時，想做的可能是“提高用戶使用率”，也可能是“提高一次用戶使用的價值”，要解決這兩個問題而建立的模型幾乎是完全不同的，必須做出決定。
　　2、建立數(shù)據挖掘庫
　　建立數(shù)據挖掘庫包括以下幾個步驟：數(shù)據收集，數(shù)據描述，選擇，數(shù)據質量評估和數(shù)據清理，合并與整合，構建元數(shù)據，加載數(shù)據挖掘庫，維護數(shù)據挖掘庫。
　　3、分析數(shù)據
　　分析的目的是找到對預測輸出影響大的數(shù)據字段，和決定是否需要定義導出字段。如果數(shù)據集包含成百上千的字段，那么瀏覽分析這些數(shù)據將是一件非常耗時和累人的事情，這時需要選擇一個具有好的界面和功能強大的工具軟件來協(xié)助你完成這些事情。

　　4、準備數(shù)據
　　建立模型之前的最后一步數(shù)據準備工作。可以把此步驟分為四個部分：選擇變量，選擇記錄，創(chuàng)建新變量，轉換變量。
　　5、建立模型
　　建立模型是一個反復的過程。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對面對的商業(yè)問題最有用。先用一部分數(shù)據建立模型，然后再用剩下的數(shù)據來測試和驗證這個得到的模型。有時還有第三個數(shù)據集，稱為驗證集，因為測試集可能受模型的特性的影響，這時需要一個獨立的數(shù)據集來驗證模型的準確性。訓練和測試數(shù)據挖掘模型需要把數(shù)據至少分成兩個部分，一個用于模型訓練，另一個用于模型測試。
　　6、評價模型
　　模型建立好之后，必須評價得到的結果、解釋模型的價值。從測試集中得到的準確率只對用于建立模型的數(shù)據有意義。在實際應用中，需要進一步了解錯誤的類型和由此帶來的相關費用的多少。經驗證明，有效的模型并不一定是正確的模型。造成這一點的直接原因就是模型建立中隱含的各種假定，因此，直接在現(xiàn)實世界中測試模型很重要。先在小范圍內應用，取得測試數(shù)據，覺得滿意之后再向大范圍推廣實施。模型建立并經驗證之后，可以有兩種主要的使用方法。第一種是提供給分析人員做參考;另一種是把此模型應用到不同的數(shù)據集上。

　　以上就是數(shù)據挖掘一般有哪些步驟的簡略介紹，當然詳細使用上面的不同還得要大家自己使用過才領會。如果想了解更多，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道哦！

新聞名稱：數(shù)據挖掘一般有哪些步驟?-創(chuàng)新互聯(lián)
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