1。確定信息需求是保證數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)提供明確的目標(biāo)。2.數(shù)據(jù)收購了解數(shù)據(jù)收購的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的本來面貌，包括數(shù)據(jù)的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、篇幅、限制等。幫助數(shù)據(jù)分析師更有針對性地控制生產(chǎn)和收集過程數(shù)據(jù)并避免數(shù)據(jù)違反數(shù)據(jù)收集規(guī)則而導(dǎo)致的問題；同時(shí)對數(shù)據(jù)收購邏輯的理解，增加了對數(shù)據(jù)分析師的理解，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。

由于數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)階段是不斷變化和迭代更新的，其及時(shí)性、完整性、有效性、一致性和準(zhǔn)確性因軟硬件、內(nèi)外環(huán)境問題無法得到保證，從而導(dǎo)致后來的數(shù)據(jù)應(yīng)用問題。3.數(shù)據(jù)Extraction數(shù)據(jù)Extraction就是提取的過程數(shù)據(jù)提取的關(guān)鍵環(huán)節(jié)在哪里，什么時(shí)候，怎么提取？在數(shù)據(jù)提取階段，數(shù)據(jù)分析師首先需要具備數(shù)據(jù)提取能力。

分析方法:分類、估計(jì)、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、復(fù)雜性數(shù)據(jù) type/ -2/(文本、網(wǎng)頁、圖形圖像、視頻、音頻等。)方法介紹:分類首先從數(shù)據(jù)中選擇已經(jīng)分類的訓(xùn)練集，應(yīng)用到數(shù)據(jù) 中。

營銷大學(xué)數(shù)據(jù)信息服務(wù)的發(fā)展引導(dǎo)了企業(yè)的商業(yè)規(guī)劃，優(yōu)化了商業(yè)資源的配置，提高了商業(yè)營銷的效率，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)營銷。征信大學(xué)信息服務(wù)的開展數(shù)據(jù)有效地解決了交易雙方信用信息不對稱的問題，提高了交易的可靠性保障，使商業(yè)活動(dòng)的開展更加值得信賴和健康。數(shù)據(jù) 挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊、隨機(jī)的信息中提取潛在有用的信息和知識(shí)的過程數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-3。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應(yīng)的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進(jìn)行。結(jié)果分析:對-3挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價(jià)，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識(shí)。

關(guān)于什么是數(shù)據(jù) 挖掘，很多學(xué)者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡而言之，數(shù)據(jù) 挖掘是來自于大量的。這個(gè)術(shù)語實(shí)際上有點(diǎn)用詞不當(dāng)。數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)該更正確地命名為‘叢數(shù)據(jù)鐘挖掘知識(shí)’?？上в悬c(diǎn)長。很多人把數(shù)據(jù) 挖掘看成是另一個(gè)常用術(shù)語數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)或者是KDD的代名詞。還有的只是把數(shù)據(jù) 挖掘作為數(shù)據(jù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。

"數(shù)據(jù)挖掘Principle "(David hand，etal)"在數(shù)據(jù)中獲取有用知識(shí)的整個(gè)過程稱為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)”數(shù)據(jù)挖掘，總之從a。