数据挖掘快速上手Version1.0Preparedby 高处不胜寒QQ群：群：14094415140944152009-10-15、Clementine数据挖掘的基本思想数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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，它是一种深层次的数据分析方法。随着科技的发展，数据挖掘不再只依赖在线分析等传统的分析方法。它结合了人工智能（ AI）和统计分析的长处，利用人工智能技术和统计的应用程序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。Clementine 为我们提供了大量的人工智能、统计分析的模型（神经网络，关联分析，聚类分析、因子分析等），并用基于图形化的界面为我们认识、了解、熟悉这个软件提供了方便。除了这些Clementine 还拥有优良的数据挖掘设计思想，正是因为有了这个工作思想，我们每一步的工 作也变得很清晰。（如图一所示）CRICRISSP-DM processmomoddel如图可知，CRISP-DM Model包含了六个步骤， 并用箭头指示了步骤间的执行顺序。 这些顺序并不严格，用户可以根据实际的需要反向执行某个步骤，也可以跳过某些步骤不予执行。通过对这些步骤的执行，我们也涵盖了数据挖掘的关键部分。商业理解(Businessununderderdersstandndiing)：商业理解阶段应算是数据挖掘中最重要的一个部分，在这个阶段里我们需要明确商业目标、评估商业环境、确定挖掘目标以及产生一个项目计划。数据理解(Data undunderererstandingstandingstanding))：数据是我们挖掘过程的 “原材料”，在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据，这些数据的特征是什么，可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。数据准备(Date preparatationionion))：在数据准备阶段我们需要对数据作出选择、清洗、重建、合并等工作。 选出要进行分析的数据，并对不符合模型输入要求的数据进行规范化操作。建模(MoModdelinlingg)：建模过程也是数据挖掘中一个比较重要的过程。我们需要根据分析目的选出适合的模型工具，通过样本建立模型并对模型进行评估。模型评估(Evaluataluatiionon))：并不是每一次建模都能与我们的目的吻合，评价阶段旨在对建模结果进行评估，对效果较差的结果我们需要分析原因，有时还需要返回前面的步骤对挖掘过程重新定义。结果部署(DeploymentDeployment))：这个阶段是用建立的模型去解决实际中...
