如题所述
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。
（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。
（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。
（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。
（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。
（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
（7） 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。
（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。
步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理
在完成了数据获取步骤后,就需要进行数据处理,数据处理即是处理数据中的缺失值,错误值以及异常值,按照相关的规则进行修正或者删除,同时在数据处理中也需要根据变脸之间的关系,产生出一系列的衍生变量。总而言之,数据处理的结果是可以进行分析的数据,所有数据在进行分析以前都需要完成数据处理的步骤。
如果数据在分布上存在较极端的情况,就需要经历数据平衡的不走。例如对于要输出的原始变量而言,存在及其少量的一种类别以及及其大量的另一种类别,就像有大量的0和少量的1一样,在这种情况下,就需要对数据进行平衡,通过复制1或者削减0的形式生成平衡数据集。
当完成数据平衡后,将会把数据处理的结果分出一部分作为验证集使用,如果数据平衡性好,那么剩下的部分作为训练集,如果平衡性不好,那么平衡数据集就会作为训练集使用。当有了训练集后,就按照相关的算法对训练集进行学习,从而产生出相关的规则和参数。当有了规则以后,就将产生的规则用在验证集中,通过对比已知结果和输出结果之间的误差情况,来判断是否通过。如果通过则在后面再测试集中使用,如果未通过,就通过数据平衡、参数调整,以及变量选择等手段重新调整规则,并再次进行验证,直到通过验证。
对于验证集验证的步骤而言,在无监督学习中没有这个步骤,当缠上规则后,就直接用于测试集。
数据挖掘周而复始
数据挖掘是一个周而复始的过程,在生成规则的过程中,不断地对模型进行调整,从而提升精度。同时也将多批次的历史数据引入到数据挖掘的过程中,进行多次的验证,从而在时间上保证模型的稳定性。本回答被网友采纳
