数据挖掘的过程是什么?

数据挖掘过程包括数据收集、清洗、转换、分析和应用五个步骤。先从数据库或文件中获取原始数据，再去除重复值和错误信息。接着将数据标准化，方便计算机处理。通过算法找出数据中的模式和规律，最后将结果应用到实际业务中，比如推荐商品或预测趋势。

数据挖掘的关键环节

数据清洗是整个流程的核心，占工作时间的六成。缺失值需要填充或删除，异常值要单独处理。转换阶段会把文字转为数字，比如“男”变成1，“女”变成2。分析阶段常用聚类或分类算法，发现隐藏的关联规则。结果可视化后，决策者能直观看到数据价值，制定更精准的策略。