⑴ 什麼是數據挖掘
數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘流程：
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
⑵ 數據挖掘建模有哪些步驟
1.定義商業問題，數據挖掘的中心價值主要在於商業問題上，所以初步階段必須對組織的問題與需求深入了解，經過不斷與組織討論與確認之後，擬訂一個詳盡且可達成的方案。
2.數據理解，定義所需要的數據，收集完整數據，並對收集的數據做初步分析，包括識別數據的質量問題、對數據做基本觀察、除去雜訊或不完整的數據，可提升數據預處理的效率，接著設立假設前提。
3.數據預處理，因為數據源不同，常會有格式不一致等問題。因此在建立模型之前必須進行多次的檢查修正，以確保數據完整並得到凈化。
4.建立模型，根據數據形式，選擇最適合的數據挖掘技術並利用不同的數據進行模型測試，以優化預測模型，模型愈精準，有效性及可靠度愈高，對決策者做出正確的決策愈有利。
5.評價和理解，在測試中得到的結果，只對該數據有意義。實際應用中，使用不同的數據集其准確度便會有所差異，因此，此步驟最重要的目的便是了解是否有尚未被考慮到的商業問題盲點。
6.實施，數據挖掘流程通過良性循環，最後將整合過後的模型應用於商業，但模型的完成並非代表整個項目完成，知識的獲得也可以通過組織化、自動化等機制進行預測應用，該階段包含部署計劃、監督、維護、傳承與最後的報告結果，形成整個工作循環。