伴随着信息化系统建设的发展，各行各业的中大型企业都存储了大量的业务数据。很多的企业想要通过对这些数据的分析，来发现新的商机以及从这些数据中找到提高盈利的方法。大部分的企业，都是凭借管理人员的自身个人经验来开展这项工作。如果有一套系统，能够自动地或者半自动地发现相关的知识和解决方案，这样将会有效地提高企业的决策水平和竞争能力。从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有价值的信息的方法、工具以及工作过程，就是数据挖掘。通过数据挖掘可以在这些数据中找到其中的规律、发现数据之间的关系。数据挖掘是统计学、数据库技术和人工智能的结合产物。

数据挖掘实施步骤

一般的数据挖掘的实施步骤通过以下几点来进行：

1. 明确需求
2. 数据抽样
3. 数据探索
4. 数据预处理
5. 数据挖掘建模
6. 模型评估

明确需求

在开展数据挖掘开发之前，要确定用户的需求是什么。也就是说，数据挖掘系统开发完了之后，能够达到什么样的效果呢？所以，此阶段需要去了解客户的业务背景、业务过程，弄清楚客户的真正需求。

例如：针对用户进行推荐、对销售数据进行预测分析等等。

数据抽样

真实的企业环境中，往往存在多种多样的数据。不是所有的数据都跟数据挖掘系统有关，我们需要从这些大量数据走过来，抽取到与目标相关的数据子集，从而减少数据处理量，节省系统资源。而且，有针对性的抽取数据，跟有利于发现真正有价值的数据。

数据探索

拿到抽样后的数据后，需要对数据有一个基本的认识。而不能拿到数据之后，就直接开展分析。所以，我们需要对抽样后的数据，进行初步地探索分析，去发现样本数据中是否存在某些明显的规律、或者趋势。这样方便后续对数据更有效地处理，保证后续数据的质量。例如：找到数据中的一些异常值、缺失的数据等等。

数据预处理

采样的数据中，往往都存在一些垃圾数据、或者是不完整、不一致的数据，这样会造成后续的分析结果是不准确的。所以，在进行数据挖掘之前，就应该对数据进行预处理来改善数据的质量。数据预处理包含了：

• 数据筛选、过滤、清洗
• 数据转换
• 缺失值处理
• 数据标准化
• ….

数据挖掘建模

数据预处理之后，就可以开始来进行数据挖掘建模了。在建模之前，首先得明白，我们要解决是哪一类问题（例如：分类、聚类、关联、推荐…等等），针对该类问题，应该使用哪种算法构建模型？所以，简单理解，数据挖掘建模过程其实主要就是根据问题选择是用的算法

模型评估

建立数据挖掘模型之后，就可以使用该模型来进行预测、分析。预测分析的结果未必准确。我们需要对该结果进行评估或者评价。从而优化模型。要根据实际的业务情况来优化模型。