什么是数据挖掘过程？(the data mining process?)

数据挖掘过程是在大量数据中发现具有统计意义的模式的工具。它通常包括五个主要步骤，包括准备、数据探索、模型构建、部署和审查。过程中的每一步都涉及不同的技术，但大多数都使用某种形式的统计分析。...

数据挖掘过程是在大量数据中发现具有统计意义的模式的工具。它通常包括五个主要步骤，包括准备、数据探索、模型构建、部署和审查。过程中的每一步都涉及不同的技术，但大多数都使用某种形式的统计分析。

在数据挖掘过程开始之前，研究人员通常会设定研究目标。此准备步骤通常确定需要研究的数据类型、应使用的数据挖掘技术以及结果的形式。这一过程的初始步骤可能对收集有用信息至关重要。

数据挖掘过程的下一步是探索。此步骤通常涉及从信息仓库或收集实体收集所需数据。然后，挖掘专家通常准备原始数据集进行分析。此步骤通常包括收集、清理、组织和检查所有数据是否存在错误。

这些准备好的数据通常会进入数据挖掘过程的第三步，即模型构建。为了实现这一点，研究人员通常会对数据进行小样本测试，并对其应用各种数据挖掘技术。建模步骤通常用于确定实现预期结果所需的最佳统计分析方法。

在数据挖掘过程中可以应用四种主要技术。第一种是分类，它将数据排列成预定义的组或类别。在第二种称为聚类的技术中，研究人员允许计算机根据自己的选择将数据分组。第三种数据挖掘技术寻求变量之间的关联。第四种方法通常在数据中寻找可用于预测未来趋势的序列模式。

数据挖掘过程的最后一步是部署。为此，将模型中选择的技术应用于更大的数据集，并对结果进行分析。来自此步骤的报告通常显示整个过程中发现的模式，包括数据集中存在的任何分类、集群、关联或顺序模式。

审查通常是重要的最后一步。该过程的这一阶段通常涉及使用新数据集重复挖掘模型，以确保主数据集代表整个数据群。如果数据样本不能准确表示，结果就无法预测更大人群的趋势。

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