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

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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程，步驟為：

• 1、定義問題；

• 2、準備數(shù)據(jù)；

• 3、瀏覽數(shù)據(jù)；

• 4、生成模型；

• 5、瀏覽和驗證模型；

• 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┻^程，模式評估和知識表示

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。選擇一種合適的數(shù)據(jù)存儲和管理的數(shù)據(jù)倉庫類型

2.數(shù)據(jù)集成：把不同來源，格式的數(shù)據(jù)進行分類

3.數(shù)據(jù)規(guī)約：當數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的值比較大的時候，我們可以用規(guī)約技術(shù)來得到數(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（錯誤，孤立點），有些是不一致的（如單位不同等），我們可以使用工具進行數(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)用于計算機視覺和圖像處理中，特征選擇是提出不相關(guān)和冗余的特征，防止過擬合，提高模型精確度，常用方法有PCA等。

7.數(shù)據(jù)挖掘過程：分析數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘工具，應(yīng)用統(tǒng)計方法，使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。。

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

9.知識表示，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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網(wǎng)頁名稱：什么是數(shù)據(jù)挖掘的六大步驟
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