本
文
摘
要
所谓数据挖掘就是从海量的数据中，找到隐藏在数据里有价值的信息。因为这个数据是隐式的，因此想要挖掘出来并不简单。那么，如何进行数据挖掘呢？数据挖掘的步骤有哪些呢？一般来讲，数据挖掘需要经历数据收集、数据可视化、数据预处理、准备模型输入以及训练模型五大步骤，下面让中琛魔方来详细分析一下吧！
数据挖掘的步骤：
第一步：数据收集
通俗来讲，我们把数据挖掘可以看作是想要炒一盘可口的菜肴。那么，首先第一步就是去菜市场买菜。同样的，我们要从数据中找到需要的信息，第一步就是收集数据。
第二步：数据可视化
就好比你去买菜的时候，肯定要好好挑选一下，争取买到比较新鲜的蔬菜。同样的，数据挖掘的第二个步骤，就是再有了数据之后，还要看看拿来的数据长啥样。因此，我们可以利用各种可视化库来观察一下数据的内容，比如matplotlib或seaborn。
第三步：数据预处理
买完菜回到家我们要做的就是洗菜，把附着的泥土和残枝烂叶去掉，不然会影响我们的口感。通过上一步的可视化，我们可以发现数据里面有没有“残枝烂叶”，也就是我们说的异常值。异常值包括格式有问题的数据，例如年龄信息填的不是数字，或者信息根本就不符合逻辑，比如年龄填的200岁。
大家填过各种调查问卷吧？很多人在填写的时候，遇到那些不是必须填的地方一般都会空着不填。这就导致数据集里除了异常值，还有一个经常会遇到的就是缺失值。我们也会通过一些手段来弥补一下这些空缺。就好比我们把蔬菜清洗干净之后，还要选择一下是不是所有的菜我们都需要呢？想吃蔬菜的可以多放蔬菜，想吃肉的就多放些肉。所以我们还需要在数据里选择出来跟我们的任务相关的特征，这个过程叫做特征选择。
第四步：准备模型输入
我们此时案板上放着我们洗干净和挑选出来的蔬菜，下一步就是切菜了。毕竟炒土豆丝也没有把一整个土豆直接放锅里的。所以我们要对这些蔬菜，也就是数据，进行一个转化。这个过程我们运用到独热编码和分桶，分别是对离散型数据和连续型数据的处理方式。
第五步：训练模型
最后一步就是炒菜啦。我们的模型就是不同种类的锅，在数据挖掘中常见的模型翻来覆去就那么几个，比如决策树，逻辑回归，梯度提升树，k-means等。一般来讲，比较有代表性的两个模型是逻辑回归和决策树，可以预测“是否会幸存”。其他的模型只是内部原理不同，但使用方法都是一样的。大家在进行数据挖掘的时候，也可以选择若干模型，最后看看结果分别都怎么样，对比一下谁比较强。
数据挖掘的步骤有哪些.以上就是数据挖掘比较详细的步骤分析。中琛魔方大数据分析平台表示数据挖掘是使用模式识别逻辑来识别样本数据集中的趋势，并根据更大的数据池推断这些信息，而数据仓库是提取和存储数据以便于报告的过程。
