-- 发布时间：5/16/2007 11:25:00 AM
-- 数据挖掘过程简介
数据挖掘过程简介
过程中各步骤的大体内容如下:
- 确定业务对象
清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的.
- 数据准备
数据的选择： 搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据.
数据的预处理：研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型.
数据的转换：将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键.
- 数据挖掘
对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成.
- 结果分析
解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术.
- 知识的同化
将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去.
流程图示：
此主题相关图片如下：
摘自《数据挖掘讨论组》