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数据挖掘的实施步骤
文章来源：泛普软件
数据挖掘实施的一般步骤如下:
问题理解和提出: 在开始数据挖掘之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标有明确的定义。
数据准备: 获取原始的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库，其中一个问题是如果企业原来的数据仓库满足数据挖掘的要求，就可以将数据仓库作为数据挖掘库。
数据整理: 由于数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，就要对数据进行初步的整理，清洗不完全的数据，做初步的描述分析，选择与数据挖掘有关的变量，或者转变变量。
建立模型: 根据数据挖掘的目标和数据的特征，选择合适的模型。
评价和解释: 对数据挖掘的结果进行评价，选择最优的模型，作出评价，运用于实际问题，并且要和专业知识结合对结果进行解释。
以上的步骤不是一次完成的，可能其中某些步骤或者全部要反复进行。 (CCW)
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