数据挖掘实施流程
数据挖掘过程是根据数据特征建立模型，然后通过科学检验，发现模型和数据之间规模的一系列活动，具体来说就是确定分析对象，对数据进行预处理，选择合适的数据分析方法进行数据处理，将分析结果进行可视化展现等，以下将对各个环节进行详细分析。
1 数据准备
从操作上来说，数据准备阶段主要执行的操作时数据选取、数据清洗和数据转化三相工作，具体来说就是选择数据源，确定数据挖掘处理的对象，根据实际需求从海量数据中选择所需要处理的数据内容，生成目标数据；目标数据多为原始数据，可能会存在数据不全、数据污染等异常情况。为确保数据挖掘效果，需要对目标数据进行清洗，就是通过一系列操作补全残缺数据、消除不合理数据，使其转为净化数据待用。
2 数据挖掘
这一阶段的工作主要是根据数据特征设定数据集合属性，将不参与算法的字段进行处理，然后将其他参与算法的字段看作一个新的数据集合；数据集合属性设定完毕后，需要根据数据挖掘的目的和业务需求选择合适的算法。
3 结果可视化呈现
数据分析处理结束后产生的结果不利于用户直接使用，需要将其进行转化，然后通过可视化手段将其进行展现，为用户决策或管理工作改进提供参考。
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