怎么运用数据挖掘？新人看了直呼太好用！
数据挖掘的方法及实施
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作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。怎么运用数据挖掘，以下是常见和应用最广泛的算法和模型：
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传统统计方法：①抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。②多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。
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可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
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决策树：利用一系列规则划分，建立树状图，可用于分类和预测。常用的算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
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神经网络：模拟人的神经元功能，经过输入层，隐藏层，输出层等，对数据进行调整，计算，最后得到结果，用于分类和回归。
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遗传算法：基于自然进化理论，模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。
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关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则，形式为“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”。一般分为两个步骤：①求出大数据项集。②用大数据项集产生关联规则。
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除了上述的常用方法外，还有粗集方法，模糊集合方法，BayesianBeliefNetords，最邻近算法（k-nearestneighborsmethod（KNN））等。
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数据挖掘的实施流程
前面我们讨论了数据挖掘的定义，功能和方法，现在关键的问题是怎么运用数据挖掘，其一般的数据挖掘流程如下：
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问题理解和提出→数据准备→数据整理→建立模型→评价和解释
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问题理解和提出：在知道怎么运用数据挖掘之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标有明确的定义。
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数据准备：获取原始的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库，其中一个问题是如果企业原来的数据仓库满足数据挖掘的要求，就可以将数据仓库作为数据挖掘库。
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数据整理：由于数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数掘结构，就要对数据进行初步的整理，清洗不完全的数据，做初步的描述分析，选择与数据挖掘有关的变量，或者转变变量。
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建立模型：根据数据挖掘的目标和数据的特征，选择合适的模型。
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评价和解释：对数据挖掘的结果进行评价，选择最优的模型，作出评价，运用于实际问题，并且要和专业知识结合对结果进行解释。
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以上的流程不是一次完成的，可能其中某些步骤或者全部要反复进行。
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