数据挖掘探索过程

1、数据挖掘建模过程：

a,定义挖掘目标--->b,数据抽样--->c,数据探索--->d,数据预处理--->e,数据挖掘--->f,模型评估

        数据抽样：抽取数据的标准是，一是相关性，二是可靠性，三是有效性，而不是动用全部的企业数据。 通过对数据的精选， 不仅能减少数据的处理量， 节省系统的资源， 还可以是我们想要寻找的规律性显现出来。

        数据探索主要包括：异常值分析， 缺失值的分析， 相关性的分析， 和周期性分析。