数据挖掘标准流程
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Crisp-DM标准流程：
商业理解（行业）->数据理解（关系）->数据准备（质量）->建立模型（算法）->模型评估（标准）->发布模型
商业理解:
- 工作目的
- 状况评价
- 数据挖掘目的评价
- 树立项目计划
数据理解: * 初步收集数据
- 数据技术
- 数据探索
- 检验数据质量
数据准备: * 数据设定
- 数据选择
- 数据清洗 / 生成 / 综合
- 适用的数据形式
建立模型: * 方法选择
- •生成测试设计
- •生成模型
- •模型评价
模型评估: * 结果评价
- 过程再检验
- 后续阶段检验
发布模型: * 树立执行计划
- 编写最终报告书
- 树立调控 /维持计划
- 项目再检验
合理的翻译一个挖掘主题：业务问题->数据问题->数据模型->解决方案
(沟通能力+表达能力+理解能力+建模能力)
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