1.數據探索：通過檢驗數據集的數據質量、繪制圖標、計算某些特征量等手段，對樣本數據集的機構和規律進行分析的過程就是數據探索。數據探索有助于選擇合適的數據預處理和建模方法，甚至可以完成一些通常由數據挖掘解決的問題。
常常從數據質量分析和數據特征分析兩個角度對數據進行探索

2.數據預處理：在數據挖掘中，海量的原始數據中存在著大量不完整（有缺失值）、不一致、有異常的數據，嚴重影響到數據挖掘建模的執行效率，甚至可能導致挖掘結果的偏差，所以進行數據清洗就顯得尤為重要，數據清洗后接著進行或者同時進行數據集成、轉換、規約等一系列的處理，該過程就是數據預處理。
數據預處理的主要內容包括數據清洗、數據集成、數據變換和數據規約

3.挖掘建模：經過數據探索與數據預處理，得到了可以直接建模的數據。根據挖掘目標和數據形式可以建立分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式和偏差檢測等模型，幫助企業提供數據中蘊含的商業價值，提高企業的競爭力。

待續...

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘与数据分析大致流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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