数据挖掘步骤一般有哪些？

导读

数据挖掘步骤一般有哪些？

数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联的过程。在进行数据挖掘之前，我们需要按照一定的步骤来进行，以确保结果的准确性和可靠性。下面将详细介绍数据挖掘的六个关键步骤。

第一步是定义问题。在开始数据挖掘之前，我们需要明确目标并定义问题。这意味着我们需要了解数据和业务问题，并对目标有一个清晰明确的定义。例如，如果我们想提高电子信箱的利用率，我们可能需要解决的问题是“提高用户使用率”或“提高一次用户使用的价值”。不同的问题需要不同的模型和方法来解决，因此在这一步骤中需要做出决策。

第二步是建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括数据收集、数据描述、选择、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据、加载数据挖掘库以及维护数据挖掘库等几个步骤。这些步骤的目的是为了确保数据的质量和完整性，以便后续的数据分析和建模。

第三步是分析数据。数据分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含大量字段，浏览和分析这些数据将是一项耗时且繁琐的任务。因此，我们需要选择一个具有良好界面和强大功能的工具软件来辅助完成这些工作。

第四步是准备数据。在建立模型之前，我们需要进行最后的数据准备工作。这一步骤可以分为选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量等四个部分。通过这些步骤，我们可以对数据进行预处理，以便后续的建模工作。

第五步是建立模型。建立模型是一个反复的过程。我们需要仔细考察不同的模型，以判断哪个模型对面临的商业问题最有用。首先，我们可以使用部分数据来建立模型，然后使用剩余的数据来测试和验证模型的准确性。有时还需要使用一个独立的验证集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要将数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。

最后一步是评价模型。在建立好模型之后，我们需要评价得到的结果，并解释模型的价值。测试集的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，我们还需要进一步了解错误的类型以及相关费用的多少。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造，为数据挖掘提供了基础。

综上所述，数据挖掘的步骤一般包括问题定义、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型和评价模型。每个步骤都有其特定的目的和方法，通过按照这些步骤进行数据挖掘，我们可以更好地理解数据并发现其中的模式和关联。