房地产市场数据挖掘及分析方法
数据挖掘技术在房地产行业的应用综述
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一
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房 关 键 词 ：数据 挖 掘 ： 地 产 行 业 ：多元 统 计 分 析 房 地 产行 业 是 个数 据 量 大 关 联 性 强 影 响 因 素 多 的 复 杂 非 线 性 系统 数 据 挖 掘 技 术 在 房 地 产 行 业 的 应 用 是 个 年 轻 且 充满希 望 的 研 究 领 域 人 们 对 它 的研 究 正 日益 广 泛 和 深 入 解 决 好 这 些 问题 对 于 政 府 部 门 合 理 分 析 产 业 发 展 制 定 产 业 政 策 及 开 发 企 业 和 个 人 正 确 判 断房 地 产市 场 形 势 做 出 投 资 或 购 房 决 策具 有 重 要 意 义 总体来说 数 据挖 掘 (D a ta Min in g 本 文 下 面 均简 称 D M 技 ) 在 房 地 产 行 业 的应 用 主 要 使 用 了 三 种技 术 ： 术 ( 1 ) 分 类技 术 ( 2 )聚 类技 术 ( 3 )关 联 规 则 发 现 技 术 本 文 主 要 从 商 业 贷款 风 险 评 估 技 术 房 地 产 公 司 经 营等 级 划 分 和 客户 关 系 管 理 这 三 点 综 述 数 据 挖 掘 技 术 在 房 地 产 行 业 的 应用 1 基 于 神经 网络技术 房地产 商业 贷款风 险分析 随着 房 地 产 市 场 的 逐 步 走 热 投 身 于 房 地 产 项 目开 发 的 企 业 日益 增 多 在 贷 款 企 业 情 况 的 多 数 不 确 定 因 素 面 前 银 行 的 商业 贷 款 风 险 也 随之 提 高 信 息 不 对 称 情 况 下 银 行 在 贷 款 的 过 程 中不 得 不 承 担 由于 缔 约 方 违 约 或 经 营 的 失 败 而 使 得 银 行 不 能 回收贷 款利息与本金 的风 险 因 此 银 行 机 构 为 了对 贷 款 风 险 的 有 效 管 理 与控 制 必 须 寻 求 有 效 的 贷 款 风 险 预 测 量 化 的 方 法 和 技术 针 对 此 问题 可 以 构 建 种 基 于 神 经 网 络 的 客 户 模 糊 分 类 数 据 挖 掘 方 法 旨在 对 客 户 的 贷 款 风 险 进 行 分 类 为 银 行 贷 款 风 险分 析 部 门准 确分 析 目标 客 户 提 供 种 有 效 的方 法 该 方 法 对 客户进 行 了 合 理 区 分 试 图 为 充 分做 好 客 户 关 系 管 理 增 强 企 业 竞争优势 提 高企 业 的核 心 竞 争 力提 供有 效 的解 决 方 案 该 方 法 的 思 想 是 运 用 模 糊 神 经 网 络分 析 探 索 影 响 因 素 之 间 共 同 作用 产 生 的 交 互 效 应 用 过 去 的事 实进 行 综 合评 价 训 练 网络 来 确定权 重 的 大 小 这 样 将会 使 结 果 更 加 准 确 可 信 1 1 贷 款 风 险 评 估 中指 标 体 系 的 建 立
利用AI技术进行房地产市场预测的技巧
利用AI技术进行房地产市场预测的技巧一、引言房地产市场一直以来都是一个备受关注的领域，有着巨大的投资潜力和风险。
然而，随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的崛起，利用AI进行房地产市场预测正逐渐成为一个重要的研究领域。
本文将介绍如何利用AI技术进行房地产市场预测，并提供一些实用的技巧。
二、数据收集与整理房地产市场预测离不开大量的数据支持。
首先，我们需要收集各种与房地产市场相关的数据，包括历史销售数据、租金信息、土地政策等。
这些数据可以来自于政府部门、行业协会、第三方研究机构等渠道。
在收集到数据后，我们还需要对其进行整理和清洗。
由于原始数据通常存在错误或者不完整，我们需要使用数据挖掘和清洗技术来消除噪声和异常值。
这样可以保证我们得到准确可靠的数据集。
三、特征工程特征工程是利用AI算法进行房地产市场预测中不可或缺的一个环节。
通过从原始数据中提取有价值的特征，我们可以更好地描述房地产市场的变化趋势。
在进行特征工程时，有几个关键点需要注意：1.选择适当的特征：根据问题的需求，我们需要选择合适的特征来构建预测模型。
例如，可以考虑房地产的面积、价格、位置等作为特征。
2.处理缺失值：由于原始数据中存在缺失值的情况，我们需要对其进行处理。
常用的方法包括插补、删除等。
3.标准化处理：不同特征之间通常存在量纲不一致的情况，这对于建模会造成困扰。
因此，我们需要对特征进行标准化处理，以便保证模型能够更好地理解数据。
四、模型选择与训练在完成特征工程后，我们就可以选择并训练合适的AI模型来进行房地产市场预测了。
下面是几种常见而有效的模型：1.线性回归：线性回归是一种简单且广泛应用的AI方法，适用于连续性变量之间的关系研究。
通过利用现有数据集构建线性回归模型，并利用该模型对未知数据做出预测。
2.支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种强大的分类与回归技术，它可通过在高维特征空间中构建超平面来实现数据的分类。
房地产精准数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来，房地产企业对市场数据的依赖日益加深。
精准的数据分析不仅可以帮助企业了解市场动态，还可以为企业决策提供有力支持。
本报告旨在通过对房地产市场进行精准数据分析，揭示市场趋势，为房地产企业提供决策参考。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源：- 国家统计局发布的房地产市场数据；- 各大房地产研究机构发布的报告；- 房地产企业内部销售数据；- 在线房地产平台数据；- 社交媒体及新闻媒体报道数据。
2. 分析方法：- 描述性统计分析：对数据进行汇总、描述，了解市场基本情况；- 相关性分析：分析不同变量之间的关系；- 时间序列分析：分析市场变化趋势；- 机器学习算法：对数据进行预测。
三、市场概况1. 市场规模：- 2022年，我国房地产市场总体规模达到15.2万亿元，同比增长5.2%。
2. 市场结构：- 商品住宅销售面积占比最高，达到65.2%；- 办公楼、商业营业用房、其他房地产占比分别为16.8%、12.3%和6.7%。
3. 区域分布：- 东部地区市场规模最大，占比超过40%；- 中部、西部地区市场规模逐年扩大，占比逐渐提高。
四、市场趋势分析1. 房价走势：- 2022年，全国房价总体呈现平稳态势，同比上涨1.2%。
- 一线城市房价上涨明显，二线城市房价稳定，三四线城市房价下降。
2. 成交量分析：- 2022年，全国房地产市场成交量同比下降10.2%。
- 一线城市成交量下降明显，二线城市成交量稳定，三四线城市成交量下降。
3. 政策环境：- 国家出台一系列政策，旨在稳定房地产市场，如降低首付比例、提高房贷额度等。
- 各地政府根据实际情况，出台了一系列调控政策，如限购、限贷、限售等。
五、精准数据分析1. 客户需求分析：- 通过对购房者的年龄、收入、职业、购房目的等数据进行统计分析，了解客户需求特点。
- 利用客户画像技术，对客户进行精准分类，为企业提供针对性营销策略。
2. 竞争分析：- 分析竞争对手的市场占有率、产品特点、营销策略等，为企业制定差异化竞争策略。
房地产市场分析预测中的数据挖掘技术应用研究
（ ａ ｒ Ｓｉ ｌ ｄ ｉ ） Ｎ ｔ ａ ｃ ｅ ｉ ｎ ｕ ｌ 朗ｃ Ｅ ｔ ｏ
文章编号：０ ９０ ９ （０ ７ ０ —０ ４０ １ ０ － １３ ２ ０ ） １０ ４ —５
房地 产市场 分析 预测 中的数据挖掘 技术应用研究
李先光 刘 颖２袁竞峰 付 ， ， ，
摘
伟
（． １ 东南大学建设与房地产 系， 江苏 南京 ２０ ９ ；． １０ ６２ 贵州大学土木建筑工程 学院， 贵州 贵阳 ５０ ０ ） ５０ ３
算法 、 粗集方法、 覆盖正例排斥反例方法 、 统计分析方法和模糊集方法等ｕ 。数据挖掘的任务 主要是关联分 Ｊ 析、 聚类分析 、 分类 、 预测 、 时序模式和偏差分析等 ， 应用数据挖掘有 助于发现业务发展 的趋势 ， 揭示已知 的 事实 ， 预测未知的结果 ， 并帮助使用者分析出解决问题所需要 的关键因素 ， 有利于使用者做 出正确 的决策。 数 据挖掘技术在房地产业上实际应用已 日趋丰富。应用数据挖掘技术 ， 能有效地帮助政府部 门和房地 产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值 的信息 ， 十分有助于政府掌握市场情况 ， 合理制定产业政策 。 同时也能帮助企业发现商机、 制定开发计划与 营销策略。对于房地产市场研究， 数据挖掘可以应用于宏观 经济形势研究、 市场发展趋势研究、 楼盘供应研究 、 竞争对手研究 、 客户研究等多个方面：
１２ 数 据挖掘 技术及 其在 房地产 市场 分 析 中的应 用 ．
数据挖掘（ ａ ｎｎ ） Ｄ ｔ Ｍｉ ｇ是从大量数据中发现潜在关联 、 ａ ｉ 模式 ， 出预测性分析的有效工具 ， 做 它是现有的
一
些人工智能 、 统计学等技术在数据库领域中的应用。数据挖掘的方法有神经网络方法 、 遗传算法 、 决策树
基于数据挖掘的房地产估价方法改进研究的开题报告
基于数据挖掘的房地产估价方法改进研究的开题报
告
一、研究背景及意义
房地产估价一直是房地产市场的重要内容，对于房地产交易和相关
金融投资也有重要的作用。
然而传统的估价方法往往基于专家经验或统
计方法，存在着不够精准、不够全面和不够实时等问题。
因此，本研究旨在利用数据挖掘技术来改进房地产估价方法，提高
估价的准确性和全面性，并为房地产市场参与者提供更加可靠的参考。
二、研究内容和方法
本研究将采用以下步骤:
1. 数据收集和预处理：采集房地产市场相关数据，如房屋地理位置、周边配套设施、房屋特征等，并对数据进行预处理。
2. 特征选择和提取：使用统计方法和机器学习方法进行特征选择和
提取，选取最具影响力的特征变量，如房屋面积、楼层数、建造年代等。
3. 模型选择和训练：根据数据特征和任务需求选择合适的模型，如
决策树、神经网络等，并进行模型训练和参数优化。
4. 模型评估和应用：对训练好的模型进行评估和测试，选取合适的
评估指标，如均方根误差、决定系数等，并将该方法应用于实际房地产
估价中。
三、预期成果和意义
预期成果：本研究将开发一种基于数据挖掘技术的房地产估价方法，并通过实际应用验证该方法的准确性和实用性。
意义：该研究将为房地产市场的参与者提供更加准确和全面的房地产估价方法，有利于推动房地产市场健康有序发展。
同时，该研究还将进一步提高数据挖掘技术在房地产领域的应用水平和研究水平。
数据挖掘在房地产企业研究中的应用
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 房地产行业现状分析 (3)1.2 数据可视化在房地产行业的应用需求 (3)1.3 平台搭建目标与预期效果 (3)第2章数据来源及处理 (4)2.1 数据收集渠道 (4)2.2 数据类型与指标体系 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据存储层 (5)3.1.3 数据处理层 (6)3.1.4 服务层 (6)3.1.5 应用层 (6)3.1.6 展示层 (6)3.2 技术选型与实现 (6)3.2.1 数据采集与存储 (6)3.2.2 数据处理与分析 (6)3.2.3 服务层实现 (6)3.2.4 应用层实现 (6)3.2.5 展示层实现 (6)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (7)3.3.2 数据存储模块 (7)3.3.3 数据处理模块 (7)3.3.4 数据服务模块 (7)3.3.5 可视化展示模块 (7)3.3.6 用户管理模块 (7)第4章数据可视化设计 (7)4.1 可视化类型与工具选择 (7)4.1.1 可视化类型 (7)4.1.2 工具选择 (7)4.2 可视化效果展示 (8)4.2.1 房地产市场总体趋势 (8)4.2.2 房地产区域分布 (8)4.2.3 房地产价格分布 (8)4.2.4 企业关联关系 (8)4.3 交互式数据可视化设计 (8)4.3.2 交互式联动 (8)4.3.3 交互式下钻 (8)4.3.4 交互式导出 (9)第五章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.1.1 存储架构设计 (9)5.1.2 数据库选型 (9)5.1.3 数据仓库设计 (9)5.2 数据备份与恢复 (9)5.2.1 备份策略 (9)5.2.2 恢复机制 (9)5.3 数据安全管理 (10)5.3.1 权限管理 (10)5.3.2 数据加密 (10)5.3.3 安全防护 (10)第6章数据分析模块设计 (10)6.1 数据挖掘算法应用 (10)6.1.1 关联规则分析 (10)6.1.2 聚类分析 (10)6.1.3 决策树分类 (10)6.2 房价预测与分析 (10)6.2.1 多元线性回归模型 (11)6.2.2 神经网络模型 (11)6.2.3 深度学习模型 (11)6.3 市场趋势与竞品分析 (11)6.3.1 市场趋势分析 (11)6.3.2 竞品分析 (11)6.3.3 指标监测 (11)第7章用户界面设计 (11)7.1 界面布局与交互设计 (11)7.1.1 界面布局 (11)7.1.2 交互设计 (11)7.2 用户角色与权限管理 (12)7.2.1 用户角色 (12)7.2.2 权限管理 (12)7.3 移动端与桌面端界面适配 (12)7.3.1 移动端界面适配 (12)7.3.2 桌面端界面适配 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标 (13)8.1.2 集成原则 (13)8.1.3 集成步骤 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 上线部署与运维 (14)8.3.1 部署策略 (14)8.3.2 运维管理 (14)第10章项目总结与展望 (14)10.1 项目成果与应用案例 (14)10.2 房地产行业未来发展方向 (14)10.3 平台持续优化与拓展方向 (15)第1章项目背景与目标1.1 房地产行业现状分析房地产行业是我国经济的重要支柱产业，城市化进程的加快和居民消费水平的提升，房地产行业取得了长足的发展。
基于大数据的房地产市场监测分析体系
基于大数据的房地产市场监测分析体系随着科技的不断进步和数据的快速发展，大数据已经成为各行各业的关键词之一。
在房地产行业中，大数据的应用也越来越广泛。
本文将介绍基于大数据的房地产市场监测分析体系，并探讨其在房地产行业中的重要性和应用前景。
一、引言随着我国房地产市场的不断发展，相关数据的积累和应用已经成为一个紧迫的问题。
市场监测是一个重要的环节，通过对市场现状的了解和趋势的预测，可以提供科学决策的依据。
而大数据的运用能够为房地产市场监测提供更加精准和全面的数据支持，因此建立基于大数据的房地产市场监测分析体系具有重要的意义。
二、基于大数据的房地产市场监测分析体系的概述基于大数据的房地产市场监测分析体系是通过收集、整理、处理和分析大量的房地产相关数据，为房地产行业提供市场趋势、投资分析、风险评估等方面的支持和参考。
该体系主要包括数据采集、数据存储和管理、数据分析和挖掘、数据可视化应用等几个核心环节。
下面将对每个环节进行详细介绍。
1. 数据采集数据采集是基于大数据的房地产市场监测分析体系的基础，也是整个体系最重要的环节之一。
数据采集主要通过网络爬虫、数据订阅、数据交换等方式获取各类与房地产市场相关的数据，如房屋交易数据、土地供应数据、人口流动数据等。
2. 数据存储和管理数据存储和管理是保证数据质量和安全的关键。
在这一环节，需要建立一个完善的数据仓库和数据库系统，对采集到的数据进行分类、整理和储存。
同时，还需要建立数据质量监控和数据安全保护机制，确保数据的完整性和可靠性。
3. 数据分析和挖掘数据分析和挖掘是基于大数据的房地产市场监测分析体系的核心环节。
在这一环节，使用统计学、机器学习、数据挖掘等方法，对采集到的数据进行深入分析和挖掘，提取有价值的信息和规律。
通过数据分析和挖掘，可以预测市场趋势、发现异常情况、识别潜在风险等。
4. 数据可视化应用数据可视化应用是将分析和挖掘得到的数据结果以易于理解和使用的方式展示出来。
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文章摘要：信息资源的分析、整合在房地产行业的竞争中起着越来越重要的作用。
数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具，能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。
因此，数据挖掘被引入到房地产市场研究领域，并日益受到重视。
本文从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手，分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用，并加以举例说明。
关键词：数据挖掘关联分析分类一、房地产行业需要数据挖掘技术的支持随着房地产行业竞争的加剧，房地产企业要想在竞争中制胜，必然需要充分的信息支持和准确的市场判断。
房地产行业拥有大量的数据积累，包括行业信息、经济环境信息、客户信息等。
这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。
面对快速增长的海量数据收集，企业需要有力的数据分析工具将“丰富的数据”转换成“有价值的知识”，否则大量的数据将成为“数据丰富，但信息贫乏”的“数据坟墓”。
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现潜在关联、模式，做出预测性分析的有效工具，它是现有的一些人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。
应用数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出解决问题所需要的关键因素，使企业处于更有利的竞争位置。
二、数据挖掘在房地产行业的应用1．数据挖掘的概念对于企业的海量信息存储，数据挖掘是一种系统地检查和理解大量数据的工具。
数据挖掘根据预定义的商业目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示其中隐含的商业规律，并进一步生成相应的分析、预测模型。
数据挖掘发现的是以前未知的、可理解的、可执行的信息，所以也被称为“知识发现”(Knowledge Discovery in Databases)。
与统计分析技术相比，数据挖掘技术能很好地和数据库技术相结合，而且数据挖掘工具用以发现数据中隐含的商业规律的方法已不局限于统计技术，还包括神经网络、遗传算法、自组织图、神经模糊系统等统计学科以外的方法。
数据挖掘发现的“知识”一方面可以用于构建预测模型，另一方面可以被用于丰富统计分析师的背景知识，再被统计分析师应用到数据分析中。
数据挖掘任务一般可以分两类：描述和预测。
描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。
预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。
具体来讲，数据挖掘主要用于解决以下几种不同事情：（1）关联分析（Association analysis），是寻找属性间的相关性。
两种常用的技术是关联规则和序列模式。
关联规则是寻找在同一事件中出现的不同项的相关性，比如某个住宅项目的目标客户对该项目各方面评价之间的相关性序列分析寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌、房地产周期的分析。
（2）分类（Classification）和预测（Prediction）。
分类根据某种标准将数据库记录分类到许多预先定义好的类别中。
例如，将房地产企业客户根据消费决策模式进行分类；同时可以建立预测模型，给定潜在客户的收入、职业、家庭构成等个人属性，预测他们在购房支出；如将房地产企业客户分为潜在客户、购买者和实际客户。
分类系统可以产生这样的规则：“如果客户可以并且愿意承担每月2000元的月供，计划在1年内在某地区买房，那么他/她是一个潜在客户；如果客户至少进行过一次业务访问，那么他/她是一个购买者。
”（3）聚类（Clustering）是把整个数据库分成不同的群组。
它的目的是要群与群之间差别明显，而同一群之间的数据尽量相似。
聚类与分类不同：分类之前已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么；聚类则恰恰相反。
（4）演变分析（evolution analysis）描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
例如，结合人口构成变动趋势、教育水平发展趋势、社会经济发展趋势进行房地产消费趋向的分析。
（5）描述和可视化（Description and Visualization），对数据进行归约、概化或图形描述等。
例如，通过空间聚集和近似计算对一些具体的地理位置概化聚类，形成对某区域的形象化描述。
2．数据挖掘的市场研究价值数据挖掘技术在商业上实际应用十分丰富。
应用数据挖掘技术，可以帮助房地产行业找出有价值的信息，十分有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。
对于房地产市场研究，数据挖掘可以应用于宏观经济形势研究、市场发展趋势研究、楼盘供应研究、竞争对手研究、客户研究。
包括但不局限于以下几个方面：（1）宏观经济形势研究——1）房地产周期时序分析中的相似搜索：可找出已有房地产周期数据库中与给定查询序列最接近的数据序列。
比较识别两个相似时间段间数据系列的主要差异，对房地产市场的宏观分析很有参考价值。
2）宏观经济形势研究——房地产周期一般性因素关联分析：一般而言，房地产周期是影响不动产收益的一系列因素组成的总体概念。
各因素均会对总体房地产周期起决定作用。
关联分析方法可用于帮助发现各因素和房地产周期间的交叉与联系。
（2）市场发展趋势研究——1）销售量的增长与人均可支配收入的回归分析；2）个人购买与集团购买房地产比重的拟合与分析；3）对房地产销售波动率的回归分析。
通过对市场总体状况、市场占有率、发展水平等动态的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。
（3）楼盘供应研究——地理发展空间的多维分析：综合人口住房条件及分布、土地利用现状及政府规划、交通现状分布信息，通过聚集及层次化描述，发掘区域内需建立的高档别墅、高、中、低档公寓的数量及各自的地理位置和发展计划。
（4）客户研究——客户信息的多维关联和序列模式分析：关联分析可在客户信息中发现客户的消费行为模式，帮助营销人员找出影响消费者的机会与方式。
目前，专业市场研究公司对房地产行业的调研主要集中在客户需求分析方面，并积累了一定的经验，因此，本文主要探讨房地产客户信息的数据挖掘。
3．数据挖掘在房地产客户研究中有着广泛的应用房地产行业的客户信息有许多特点，如下图所示，一方面房地产行业面对的客户群广泛，而且客户的特征描述的结构复杂，另一方面房地产客户需求的层次不一，且易受外界因素影响，具有多层次性和多变性。
对于复杂、多样而且擅变的客户信息，房地产行业客户信息的数据挖掘有助于识别客户购买行为，发现客户购买模式和趋势。
从而，帮助房地产企业改进服务质量，取得更好的客户关系和满意程度，设计更好的营销方案，减少商业成本。
根据已有的数据挖掘经验，数据挖掘在房地产行业的应用可以归纳成以下几个方面：三、如何在房地产行业应用数据挖掘技术4．明确商业目标应用数据挖掘的首要任务就是明确需要达到什么样的商业目标，并描述出需要解决的问题。
目标的描述应该细化、清楚，以便于选择合适的挖掘方法，也方便检测数据挖掘效果，判断建立的模型的有效性。
例如，下列目标是大而空的目标：获得客户行为的了解；在数据中发现有用的模型；发现一些有意思得东西。
而另外一些目标有较强操作性：发现哪些客户不受某种促销手段的影响；找出项目封顶时哪类客户成交率增加。
5．数据准备基于数据挖掘的商业目标，提取所需要的数据。
为了保证数据的质量，除了对数据进行必要地检查和修正外，还需要考虑不同源之间数据的一致性问题。
如果数据集包含过多的字段，需采用一定的方法找到对模型输出影响最大的字段，适当的减少输入的字段。
常用的方法包括：“描述型数据挖掘”、连结分析等。
很多变量如果组合起来（加、减、比率等）会比这些变量自身影响力更大。
一些变量如果扩大它的范围会成为一个非常好的预测变量，比如用一段时间内收入变化情况代替一个单一的收入数据。
因此，在数据准备阶段需考虑是否创建一些新的变量。
处理缺失数据也是数据准备阶段的一个重要工作。
有些缺值本身就非常有意义。
例如：富有的顾客会忽略“收入”，或者不在乎价格的影响。
6．建立模型建立模型是一个反复的过程。
首先需要选择适合解决当前问题的模型。
对模型的选择过程可能会启发对数据的理解并加以修改，甚至改变最初对问题的定义。
一旦选择了模型的类型及应用的方法，所选择的模型将决定对数据的预处理工作。
例如，神经网络需要做数据转换，有些数据挖掘工具可能对输入数据的格式有特定的限制等。
接下来是建立模型的工作。
对于通过数据挖掘建立的模型需要有一定的数据来测试和验证。
对于预测性任务，需通过反复的测试、验证、训练，才能不断提高模型的准确率。
大部分数据挖掘模型不是专为解决某个问题而特制的，模型之间也并不相互排斥。
不能说一个问题一定要采用某种模型，别的就不行。
例如：Cart决策树算法、神经网络既可以用于建立分类树，也可建立回归树。
7．输出结果的评价和解释模型建立好之后，必须评价其结果，解释其价值。
在实际应用中，模型的准确率会随着应用数据的不同发生变化。
但准确度自身并不一定是选择模型的正确评价方法。
对输出结果的理解需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。
如果模型每个不同的预测错误所需付出的代价（费用）也不同的话，代价最小的模型（而不一定是错误率最小的模型）将是较好的选择。
直接在现实世界中测试模型很重要。
先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意后再向大范围推广。
8．实施模型在建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。
一种是提供给分析人员做参考，由他通过查看和分析这个模型输出，并做出解释和方案建议；另一种是把模型应用到不同的数据集上。
模型可以用来标示一个事例的类别，给一类客户打分等，还可以用模型在数据库中选择符合特定要求的记录，以用其他工具做进一步分析。
在应用模型之后，还要不断监控模型的效果。
即使模型的运用很成功，也不能放弃监控。
因为事物在不断发展变化，很可能过一段时间之后，随着购买方式、消费观点的变化，模型就不再起作用。
因此随着模型使用时间的增加，要不断的对模型做重新测试，有时甚至需要更新建立模型。