数据挖掘阶段（数据挖掘阶段由确定数据挖掘目标）

本篇目录：

1、数据挖掘一般可以分为哪几个阶段2、数据挖掘有哪些步骤?3、数据挖掘项目的生命周期有哪些阶段4、数据挖掘名词解释

数据挖掘一般可以分为哪几个阶段

1、数据挖掘一般可以分为以下几个阶段：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

2、第一阶段：电子邮件阶段这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。第二阶段：信息发布阶段从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。

3、从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、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。

4、建立模型 建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。某些技术对于数据形式有特殊规定，这通常需要重新返回到数据准备阶段。

5、数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。

6、为成功地利用预测模型，您需要从开发阶段直至生产环境对模型进行全面管理。

数据挖掘有哪些步骤?

数据挖掘的步骤：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

如果把数据挖掘广义的理解为从数据中获得有用信息的过程，那么数据挖掘可分为：“数据收集--数据预处理--形成目标数据--选择挖掘方法--数据挖掘处理--挖掘结果评估--获得结果” 这样几个阶段。

整合与检查数据(integration and checking)。去除错误或不一致的数据(data cleaning)。建立模型和假设(model and hypothesis development)。实际数据挖掘工作(data mining)。

业务理解 业务理解，指从业务角度来理解项目目标和要求，接着把这些理解知识转换成数据挖掘问题的定义和实现目标的初规划。

建立数据挖掘库包括以下几个步骤：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，维护数据挖掘库。

数据挖掘项目的生命周期有哪些阶段

为成功地利用预测模型，您需要从开发阶段直至生产环境对模型进行全面管理。

项目生命周期一般可归纳为四个阶段，它们是：项目启动阶段、项目计划阶段、项目执行阶段、项目收尾阶段。项目生命周期是一个项目从概念到完成所经过的所有阶段。

项目生命周期的四个阶段是概念阶段、开发或定义阶段、执行（实施或开发）阶段和结束（试运行或结束）阶段。项目生命周期是一个项目从概念到完成所经过的所有阶段。

立项阶段 在确定一个项目的初期，项目管理层通常热情高涨，但目标却不清晰，因此，在项目生命周期的初始阶段，最关键的工作是明确项目的概念和制定计划，并使之与未来的活动场所相适应。

数据挖掘名词解释

1、对评价中心技术名词机器学习、深度学习、神经网络、人工智能、数据挖掘、平台化、大数据、可持续发展名词解释。

2、B、商业角度：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。

3、大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。

4、其中，环境感知包括对无线环境和网络环境的感知。几者间的关系可描述为：环境感知为数据挖掘提供基础；数据挖掘为智能决策提供依据；智能决策确定了网络重构的具体目标；网络重构的实施使得网络能够动态适应环境。

到此，以上就是小编对于数据挖掘阶段由确定数据挖掘目标的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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