數據挖掘六大步驟是什么？

數據挖掘就是從大量數據中獲取有效的、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、準備數據；

3、瀏覽數據；

4、生成模型；

5、瀏覽和驗證模型；

6、部署和更新模型。

數據挖掘通常需要數據收集，數據集成，數據規約，數據清理，數據變換，數據挖掘實施過程，模式評估和知識表示

1.數據收集：根據所得的數據，抽象出數據的特征信息，將收集到的信息存入數據庫。選擇一種合適的數據存儲和管理的數據倉庫類型

2.數據集成：把不同來源，格式的數據進行分類

3.數據規約：當數據量和數據的值比較大的時候，我們可以用規約技術來得到數據集的規約表示，比如（數據值-數據平均值）/數據方差，這是數據就變小了很多但接近原數據的完整性，規約后數據挖掘的結果和規約前的結果基本一致。

4.數據清理：有些數據是不完整的如：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據清理，得到完整，正確，一致的數據。

5.數據變換：通過平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的數據集。

6.特征提取或特征選擇：特征提取多應用于計算機視覺和圖像處理中，特征選擇是提出不相關和冗余的特征，防止過擬合，提高模型精確度，常用方法有PCA等。

7.數據挖掘過程：分析數據倉庫中的數據信息，選擇合適的數據挖掘工具，應用統計方法，使用相應的數據挖掘算法。。

8.從業務上，驗證數據分析和數據挖掘的結果正確性。

9.知識表示，將數據挖掘所得結果以可視化的方式呈現給用戶。

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總結

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