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2024年7月18日发(作者：)

数据挖掘的概念与流程

数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程。伴随着信

息化的发展，各种应用系统产生了海量的数据，如何利用这些数

据获得有价值的信息成为了一个非常重要的问题。数据挖掘技术

正是解决这个问题的一种有效手段。

一、数据挖掘的概念

数据挖掘是一种从大数据中自动分析和提取信息的技术。它是

采用一系列的算法和技术，对大量数据进行挖掘，从中发现规律、

趋势以及隐藏在数据中的信息。通过对这些信息进行深入分析，

可以为决策者提供更加全面和准确的数据支持，帮助他们更好地

解决问题。

二、数据挖掘流程

数据挖掘的流程通常包含以下几个步骤：

1.数据准备

数据准备是数据挖掘过程中最为重要的一个环节。它包括数据

收集、数据清洗、数据集成等环节。在数据准备阶段，需要对原

始数据进行预处理和清理，最终形成一个干净、规范、完整的数

据集。

2.特征选择

在数据集中，每个实例可能涉及到多个特征，但这些特征并不

一定都对挖掘目标有用。因此，特征选择是确定哪些特征能够对

数据挖掘有用，从而减少计算开销、提高挖掘质量的一个重要步

骤。

3.数据变换

数据变换主要是对数据进行预处理，把不规则的数据转化为规

则数据。这一步的主要目的是通过转换技术，将数据处理成适合

使用的格式。

4.数据挖掘模型的选择

在数据挖掘的过程中，选择合适的模型是相当重要的。 数据挖

掘模型通常包括决策树、神经网络、聚类和关联规则。

5.模型评估

模型评估是数据挖掘过程中非常重要的一步。它是对模型进行

验证和测试，以了解模型的准确性和可靠性。

6.模型应用

数据挖掘的最终目标是将挖掘到的数据作为支持决策的重要依

据。因此，在应用之前，需要将数据挖掘结果进行清晰的阐述，

尽量降低决策者对数据挖掘理解的难度。

综上所述，数据挖掘是一个非常综合性的技术。它不能仅仅依

赖于个人技能或技术，而需要依赖于全面性的数据准备和数据分

析工作。只有在充分准备和提高数据质量的基础上，才能够真正

地挖掘出有价值的信息。

本文标签： 数据数据挖掘技术模型

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