数据挖掘并非简单的技术应用，而是一个涵盖多个阶段的完整过程，包括：

  • 商业理解： 明确商业目标，将实际问题转化为数据挖掘问题。
  • 数据准备： 收集、清洗、转换数据，为建模做好准备。
  • 建立模型： 选择合适的算法，构建数据模型。
  • 模型评估： 评估模型性能，确保其达到预期目标。
  • 模型发布： 将模型部署到实际应用中，实现商业价值。