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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术应用，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，数据挖掘建模步骤都有哪些。
1.数据准备
选择数据的标准，一是相关性，二是可靠性，三是时效性，要选择具代表性、有特征的数据，而不是动用全部企业数据。
通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使想要反映的规律性更加突显出来。
2.模式分析
模型构建的前提是在样本数据集中发现模式，在样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题(分类、聚类、关联规则或者时序模式)，选用哪种算法进行模型构建?
在目标进一步明确化的基础上，我们就可以按照问题的具体要求来重新审视已经采集的数据，看其是否适应挖掘目标的需要。
3.模型构建
确定了本次建模所属的数据挖掘应用问题后，还需考虑具体应该采用什么算法，实施步骤是什么?
这一步可谓是数据挖掘工作的核心环节，模型构建是对采样数据轨迹的概括，它反映的是采样数据内部结构的一般特征，并与该采样数据的具体结构基本吻合。
预测模型的构建通常包括模型建立、模型训练、模型验证和模型预测4个步骤，但根据不同的数据挖掘分类应用会有细微的变化。
4.模型评价
模型效果评价通常分两步：
一步，直接使用原来建立模型的样本数据来进行检验。
二步，另找一批反映客观实际的、规律性的数据。
假如进行模型评价时一步都通不过，那么所建立的决策支持信息价值就不太大了。
一般来说，模型评价在一步应得到较好的反馈，从而说明我们确实从这批数据样本中挖掘出了符合实际的规律性。
数据+工具+方法+目标+行动=价值。
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