什么是數(shù)據(jù)挖掘的六大步驟？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。

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數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，步驟為：

• 1、定義問(wèn)題；

• 2、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)；

• 3、瀏覽數(shù)據(jù)；

• 4、生成模型；

• 5、瀏覽和驗(yàn)證模型；

• 6、部署和更新模型。

數(shù)據(jù)挖掘通常需要數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)規(guī)約，數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┻^(guò)程，模式評(píng)估和知識(shí)表示

1.數(shù)據(jù)收集：根據(jù)所得的數(shù)據(jù)，抽象出數(shù)據(jù)的特征信息，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)。選擇一種合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)類型

2.數(shù)據(jù)集成：把不同來(lái)源，格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

3.數(shù)據(jù)規(guī)約：當(dāng)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的值比較大的時(shí)候，我們可以用規(guī)約技術(shù)來(lái)得到數(shù)據(jù)集的規(guī)約表示，比如（數(shù)據(jù)值-數(shù)據(jù)平均值）/數(shù)據(jù)方差，這是數(shù)據(jù)就變小了很多但接近原數(shù)據(jù)的完整性，規(guī)約后數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果和規(guī)約前的結(jié)果基本一致。

4.數(shù)據(jù)清理：有些數(shù)據(jù)是不完整的如：有些有缺失值（值不存在），有些含噪音（錯(cuò)誤，孤立點(diǎn)），有些是不一致的（如單位不同等），我們可以使用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，得到完整，正確，一致的數(shù)據(jù)。

5.數(shù)據(jù)變換：通過(guò)平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集。

6.特征提取或特征選擇：特征提取多應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理中，特征選擇是提出不相關(guān)和冗余的特征，防止過(guò)擬合，提高模型精確度，常用方法有PCA等。

7.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程：分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法，使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。。

8.從業(yè)務(wù)上，驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果正確性。

9.知識(shí)表示，將數(shù)據(jù)挖掘所得結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶。

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