数据挖掘基本流程中的核心工作

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

数据挖掘(datamining-dm)是从存放在数据库、数据仓库、或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程川。数据挖掘有时也称作kdd,kdd(knowledgediscoveryindatabases-kdd:知识发现)即是基于数据库的知识发现，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的信息。实质上，这两个概念的内涵大致相同，只是从不同的角度认识问题而已。譬如人工智能的研究人员倾向于讲kdd，而计算机和信息技术专家通常说数据挖掘。