数据挖掘的作用是什么?
【摘要】数据发掘是一种根据人工智能、机器学习、模式识别、计算、数据库、可视化等技能的决策支撑进程。数据发掘是经过剖析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技能。那么，数据发掘的作用是什么呢?
定义问题
在开始常识发现之前最先的也是最重要的要求便是了解数据和事务问题。有必要要对方针有一个清晰明确的界说，即决定究竟想干什么。
树立数据发掘库
树立数据发掘库包含以下几个进程：数据搜集，数据描述，挑选，数据质量评价和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据发掘库，维护数据发掘库。
剖析数据
剖析的意图是找到对猜测输出影响最大的数据字段，和决定是否需求界说导出字段。假如数据集包含成百上千的字段，那么阅读剖析这些数据将是一件非常耗时和累人的工作，这时需求挑选一个具有好的界面和功能强大的工具软件来帮忙你完结这些工作。
准备数据
这是树立模型之前的最后一步数据准备工作。能够把此进程分为四个部分：挑选变量，挑选记载，创立新变量，转化变量。
树立模型
树立模型是一个反复的进程。需求仔细考察不同的模型以判别哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据树立模型，然后再用剩余的数据来测验和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测验集可能受模型的特性的影响，这时需求一个独立的数据集来验证模型的准确性。
评价模型
模型树立好之后，有必要评价得到的成果、解释模型的价值。从测验集中得到的准确率只对用于树立模型的数据有意义。在实践应用中，需求进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。
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