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1.准备数据：这是构建模型之前的之后一个数据准备步骤。这一步可以分为四个部分：变量的选择、记录的选择、新变量的创建、变量的转换。2.建立模型：模型构建是一个迭代过程。您需要仔细研究各种模型，以确定哪种模型对解决特定业务问题有用。部分数据用于构建模型，其余数据用于测试和验证生成的模型。有时还有*三组数据，称为验证集，因为测试聚会受到模型特性的影响，需要一个单独的数据集来检验模型的准确性。要训练和测试数据挖掘模型，您需要将数据至少分成两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型。3.评价模型：建立模型后，需要对得到的结果进行评价，解释模型的**。测试集的准确性只对用于构建模型的数据有影响。在实际应用中，有必要进一步了解错误的类型及其相关成本。经验表明，高效的模型不一定是正确的模型。造成这种情况的直接原因是模型中内置了各种假设，因此直接在现实世界中测试模型非常重要。先小面积应用，得到一些测试数据，满意后再大面积推广。 很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。在线数据挖掘智能诊断

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1.定义问题。开始搜索知识之前的个也是重要的要求是理解数据和业务问题。应该对目标有一个清晰明确的定义，即决定你到底想做什么。例如，如果你想增加电子邮件的使用，你可能想“增加用户使用”或“增加用户使用**”。为解决这两个问题而创建的模型几乎完全不同，需要做出决定。2.创建数据挖掘库，创建数据挖掘库包括以下步骤：数据挖掘、数据描述、选择、数据质量评估和数据清理、合并和集成、元数据创建、数据挖掘库加载和数据挖掘库维护。3、数据分析。分析的目标是找到对预测输出影响的数据字段，并决定是否定义派生字段。如果数据集包含成百上千个字段，查看和分析数据会非常耗时和繁琐，这时候就需要选择一款界面良好、功能强大的工具软件来帮助你完成这些任务。时间序列数据挖掘怎么样

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