数据挖掘与预测分析：第2版
数据挖掘与预测分析的应用案例
数据挖掘与预测分析的应用案例数据挖掘和预测分析作为一种数据分析的方法，在各个领域都有着广泛的应用。
它们可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，进而做出准确的预测和决策。
本文将通过以下三个实际案例来说明数据挖掘与预测分析的应用。
案例一：零售业的销售预测在零售业中，准确地预测销售量对于生产计划、库存管理和进货策略至关重要。
一家连锁超市利用历史销售数据、产品特征和促销活动等信息，应用数据挖掘技术进行销售预测。
首先，他们通过对历史销售数据进行分析，发现了销售量与时间、季节、节假日等因素之间的关系。
然后，他们建立了一个预测模型，利用这些因素进行销售预测。
最后，他们将预测结果应用于库存管理和供应链优化，取得了较好的效果。
案例二：医疗行业的疾病预测医疗行业的疾病预测对于早期诊断和治疗具有重要意义。
一家医院利用患者的个人信息、生活习惯、家族病史等数据，应用预测分析技术进行疾病预测。
他们首先收集了大量的数据，包括已经确诊的病人和健康人群的数据。
然后，他们利用这些数据构建了一个预测模型，通过对新患者的数据进行分析，预测其患病的风险。
最后，他们将这些预测结果应用于临床诊断和个性化治疗，提高了病人的生存率和治疗效果。
案例三：金融行业的信用评估在金融行业中，准确地评估客户的信用状况对于风险控制和贷款决策非常重要。
一家银行利用客户的个人信息、财务状况、征信记录等数据，应用数据挖掘技术进行信用评估。
他们首先收集了大量的数据，包括已经发生违约的客户和正常还款的客户的数据。
然后，他们利用这些数据构建了一个预测模型，通过对新客户的数据进行分析，预测其违约的可能性。
最后，他们将这些评估结果应用于贷款决策和风险控制，降低了违约风险和损失。
综上所述，数据挖掘和预测分析在各个领域都有广泛的应用。
通过运用这些技术，企业可以从海量的数据中提取有用的信息，进行准确的预测和决策。
无论是销售预测、疾病预测还是信用评估，数据挖掘和预测分析都为企业提供了重要的工具和方法。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。
与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。
2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。
元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。
答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。
- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。
- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。
- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。
- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。
- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。
4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。
答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。
5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。
答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。
6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。
它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。
7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。
答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。
8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
数值分析第2版答案苏芳
数值分析第2版答案苏芳1.下列哪项不属于非结构化数据？（） [单选题] *A、网络日志B、信用卡号码(正确答案)C、音频D、图片2.利用大数据对消费者进行画像、提前进行库存准备等体现了大数据分析的（）价值。
[单选题] *A、诊断与决策B、控制与监督C、洞察与预测(正确答案)D、描述与判断3.大数据分析时采用的外部数据不包括（）。
[单选题] *A、ERP系统数据(正确答案)B、第三方调查报告C、上市公司年报D、政府部门公开数据4.企业大数据分析报告的典型结构是（）。
[单选题] *A、分总B、总分C、总分总(正确答案)D、分总分5.以下哪种数据存储方式保存的信息更丰富？() [单选题] *A、纸质表格B、电子表格C、文本信息D、视频信息(正确答案)6.可视化图表中用颜色的深浅表示数值大小差异的图形是（）。
[单选题] *A、热力图(正确答案)B、气泡图C、饼图D、散点图7.数据分类的类别较多时可视化图表一般采用（）。
[单选题] *A、柱状图B、条形图(正确答案)C、折线图D、饼图8.文本分析中常用的图表有（）。
[单选题] *A、桑基图B、瀑布图C、词云图(正确答案)D、玫瑰图9.数据可视化具有可视性、多维性及（），用视觉效果、多个变量或属性进行标识，更好的促进用户和数据之间的互动。
[单选题] *A、简便性B、关联性C、整体性D、交互性(正确答案)10.回归分析有效性的最重要判断指标是（）。
[单选题] *A、DBIB、R²(正确答案)C、截距D、标准差11.以下属于无监督学习算法类型的是（）。
[单选题] *A、朴素贝叶斯B、多元回归分析C、K-Means(正确答案)D、决策树12.用于描述一组正态分布数据离散趋势。
(） [单选题] *A、中位数B、方差(正确答案)C、均数D、众数13.朴素贝叶斯算法是机器学习中常见的基本算法,其理论核心是（C.）。
[单选题] *A、阿姆达尔定律B、贝亚蒂定理C、贝叶斯定理(正确答案)D、德·摩根定律14.以下算法属于分类分析算法的是（）。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社
1.2 分析与挖掘的数据类型
25
5. 图和网状数据
图1-4 网页链接关系
1.2 分析与挖掘的数据类型
26
6. 其他类型的数据
➢ 与时间相关的序列数据：不同时刻的气温、股票市场的历史交易数据 ➢ 数据流数据：监控中的视频数据 ➢ 多媒体数据：视频、音频、文本和图像数据
Chapter 1.3
数据分析与数据挖掘的方法
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
28
1. 频繁模式
➢ 频繁模式：数据中频繁出现的模式 ➢ 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合
例如：在超市的销售中哪些商品会频繁地一起被购买? ➢ 关联与相关性
例如：典型的关联规则 尿不湿 啤酒
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
29
2. 分类与回归
➢ 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够 使用模型预测类标号未知的对象的类标号
1.2 分析与挖掘的数据类型
15
1. 数据库数据
➢ 数据库系统（DataBase System，DBS）由一组内部相关的数据（称作 数据库）和用于管理这些数据的程序组成，通过软件程序对数据进行高 效的存储和管理。
1.2 分析与挖掘的数据类型
1. 数据库数据
表1-2 商品销售记录
商品编号
100001 100002 100003
➢ 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就 是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
➢ 典型方法：决策树， 朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络， 规则分 类器， 基于模式的分类，逻辑回归 …
➢ 数据分析可以将数据变成信息，而数据挖掘将信息变成知识，如果需要 从数据中发现知识，往往需要数据分析和数据挖掘相互配合，共同完成 任务。
数据挖掘与分析
数据挖掘与分析数据挖掘与分析是一种通过使用各种统计和机器学习技术来发现和提取大量数据中隐藏模式和关联的过程。
它可以帮助企业和组织从海量数据中获取有价值的信息，为决策制定提供支持。
本文将详细介绍数据挖掘与分析的定义、应用领域、常用技术和流程。
一、数据挖掘与分析的定义数据挖掘与分析是指通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，对大量的数据进行处理和分析，从中发现潜在的、有价值的信息和模式。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为业务决策提供科学依据。
二、数据挖掘与分析的应用领域1. 市场营销：通过对客户数据进行挖掘和分析，可以了解客户的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
2. 金融领域：利用数据挖掘技术，可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者做出科学的投资决策，降低风险。
3. 医疗健康：通过对大量的医疗数据进行挖掘和分析，可以发现疾病的潜在原因和治疗方案，提高医疗效率和治疗效果。
4. 电商行业：通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以实现个性化推荐、精准营销和库存管理，提高用户购物体验和销售额。
5. 社交网络：通过对用户社交网络数据的挖掘和分析，可以发现用户之间的关联和影响，实现社交关系推荐和舆情分析。
三、数据挖掘与分析的常用技术1. 关联规则挖掘：通过发现数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据中的关联关系，如购物篮分析中的商品关联。
2. 分类与预测：通过建立分类模型和预测模型，对未知数据进行分类和预测，如垃圾邮件过滤和股票价格预测。
3. 聚类分析：通过将数据集中的对象划分为不同的群组，揭示数据中的内在结构和相似性，如客户细分和图像分析。
4. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据中的趋势和周期性，如销售预测和股票市场分析。
5. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行处理和分析，提取其中的主题、情感和关键词，如舆情分析和情感分析。
四、数据挖掘与分析的流程1. 问题定义：明确分析的目标和问题，确定需要挖掘和分析的数据集。
数据挖掘与预测分析中的异常检测与预测算法
数据挖掘与预测分析中的异常检测与预测算法近年来，随着企业对数据的重视以及大数据技术的不断进步，数据挖掘与预测分析越来越受到关注。
在这个过程中，异常检测与预测算法的应用变得越来越重要。
异常检测与预测算法可以帮助企业识别并理解潜在的异常行为，从而能够更好地应对风险、改进业务以及提高竞争力。
首先，让我们了解什么是异常。
异常是指与其他样本不符的数据点，它们在数值或特征上与大多数数据样本存在明显的差异。
异常可能来自于各种原因，如错误数据输入、设备故障、欺诈行为等。
异常检测与预测算法的目标是找出这些异常点，以便进一步分析其原因，并且可以通过预测算法来预测未来的异常事件。
常用的异常检测与预测算法有以下几种。
1. 基于统计学方法的异常检测与预测算法：基于统计学方法的异常检测与预测算法是最常见的方法之一。
它通过对数据分布进行建模，利用统计学的方法来判断某个数据点是否为异常值。
常见的统计学方法包括均值和标准差、百分位数、箱线图等。
2. 基于聚类分析的异常检测与预测算法：聚类分析是一种将相似的数据点归为一类的方法。
在异常检测与预测中，可以使用聚类分析算法将正常数据点归为一个聚类，而异常点则可能与该聚类差异较大。
通过这种方式，我们可以检测到潜在的异常点。
3. 基于分类算法的异常检测与预测算法：分类算法可以通过训练样本建立模型，用于将新的数据点分为正常和异常两类。
在异常检测与预测中，可以使用基于分类算法的方法，将数据点分类为正常和异常，并且可以通过调整分类阈值来控制异常的检测程度。
4. 基于时间序列分析的异常检测与预测算法：时间序列分析是一种用于分析时间相关数据的方法。
在异常检测与预测中，可以利用时间序列分析的方法，建立时间模型，通过比较实际观测值和模型预测值的差异来判断是否存在异常事件。
5. 基于机器学习的异常检测与预测算法：机器学习技术可以通过模型学习的方式来实现异常检测与预测。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
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第1章数据挖掘与预测分析概述1.1 什么是数据挖掘和预测分析最近，计算机制造商Dell对提高其销售人员的工作效率非常感兴趣。
为此，公司利用数据挖掘和预测分析方法分析其潜在客户数据库，以发现那些最有可能真正成为其客户的人群。
通过利用LinkedIn及其他能够提供大量丰富潜在客户信息的类似网站，研究潜在客户的社会网络行为，Dell就能为其客户开发出更具个性化的销售方式。
以上案例是通过挖掘客户数据，帮助识别潜在客户市场行为类型的实例，它基于客户的个人档案记录。
这一工作能获得什么样的效益呢？可以将需要联系的预期人群数量减少50%，只与那些最有可能成为客户的人群联系，销售人员的效率和效益提高一倍左右，同时Dell的营业额也获得了类似的增长1。
美国麻省州政府以预测分析为工具，大大减少了全州的医疗福利诈骗案件。
当医疗索赔发生时，州政府立即将相关信息实时发送到预测分析模型，执行异常检测。
据麻省州医疗福利欺诈中心负责人Joan Senatore透露，在投入使用的前6个月期间，该系统“发现了涉及大约两百万美元的不应支付的款项，避免了大量欺诈索赔金额的支付”。
21 How Dell Predicts Which Customers Are Most Likely to Buy, by Rachael King, CIO Journal, Wall Street Journal, December 5, 2012.2 How MassHealth cut Medicaid fraud with predictive analytics, by Rutrell Yasin, GCN, February 24, 2014.第Ⅰ部分 数 据 准 备4麦肯锡全球研究所(MGI)报告3称大多数雇员超过1000人的美国公司平均有至少200 TB的数据存储。
麦肯锡全球研究所认为在世界范围内，数据产生的总量将以每年40%的速度增长，对公司来说，这将带来有利可图的机会，它们可以利用其数据减少开销并增加利润。
例如，按照MGI的报告，能够最大限度地利用这些“大数据”的零售商可使其营业额毛利增长60%以上。
《福布斯》杂志报告4表明，利用数据挖掘和预测分析，可发现那些具有最严重危险的充血性心脏衰竭病人。
IBM收集了涉及350 000位病人的3年数据，包括超过200个参数的数据度量值，如血压、体重以及处方药等。
利用预测分析，IBM发现可能会死于充血性心脏衰竭的风险最大的8500位病人。
《MIT(麻省理工学院)技术导报》报告5声称，正是由于奥巴马竞选团队有效利用了数据挖掘技术，帮助奥巴马于2012年赢得了与对手罗姆尼的总统竞选。
首先，竞选团队使用数据挖掘模型确定出潜在的奥巴马支持者，然后确定这些支持者将会参与投票。
竞选团队还使用了单独的数据挖掘模型，按照不同选区预测投票结果。
在著名的摇摆选区，即俄亥俄州汉密尔顿选区，该模型预测奥巴马将获得56.4%的选票；实际情况是，奥巴马总统在该选区获得56.6%的选票，预测值与实际值仅相差0.2%。
这样准确的预测能力使得竞选团队成员能在分配紧缺资源时获得更高的效率。
数据挖掘是从大型数据集中发现有用的模式和趋势的过程。
预测分析是从大型数据集中获取信息以便对未来结果进行预测和估计的过程。
那么，数据挖掘是什么？预测分析是什么？当你在大型超市排队等待结账时，是否曾经闭上眼睛倾听？你可能会听到收款台上的读卡器在扫描读取食品杂货条形码时所发出的嘟嘟声，此时读取的数据都存放到公司的服务器上。
每一次嘟嘟声都意味着向数据库中插入了一条新记录，表明收集到包含新“观察值”的信息，这些信息涉及你的家庭以及其他通过收款台的家庭所具有的购买习惯。
显然，可以收集到大量的数据。
然而，我们能够从所有这些数据中学习到什么呢？将会从所有这些数据中得到何种新知识呢？现实情况是，可能没有你想象的那样多，原因在于有经验的数据分析人员严重短缺。
3 Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, by James Manyika et al., Mckinsey Global Institute, , May, 2011. Last accessed March 16, 2014.4 IBM and Epic Apply Predictive Analytics to Electronic Health Records, by Zina Moukheiber, Forbes magazine, February 19, 2014.5 How President Obama’s campaign used big data to rally individual voters, by Sasha Issenberg, MIT Technology Review, December 19, 2012.第1章 数据挖掘与预测分析概述 5 1.2 需求：数据挖掘技术人员早在1984年，在《大趋势》一书6中，约翰·奈斯比特注意到“我们被大量信息淹没，但却缺乏知识”。
当前，这一问题不在于我们没有足够的数据或信息流。
事实上，目前多数领域都存在大量的数据。
问题在于，我们缺乏擅长于将所有这些数据转换为知识的足够分析人员，他们能够将分类树转为智慧。
数据挖掘和知识发现领域的持续显著成长是源于多种因素幸运交汇的结果：●收集到的数据呈爆炸性增长，正如前述超市扫码器的案例所示；●将数据存储到数据仓库中，从而整个企业能够访问可靠的、最新的数据库；●越来越多的人能够通过网页浏览和内联网访问数据；●在经济全球化进程中为增加市场份额所遇到的竞争压力；●可用的商业数据挖掘套件的开发；●计算能力和存储能力的不断增大。
遗憾的是，McKinsey报告7认为：企业需要的能够利用大数据的人才存在短缺。
因此，想要获取大数据中蕴含的价值将严重受制于人才的短缺，特别是具有统计和机器学习方面专门知识的专家型人才，以及熟知如何利用从大数据中获得的知识来运营公司的管理人员和分析师。
我们认为对大数据领域需要的、能够进行深入分析的职位呈现供不应求的状况，短缺将达到140 000～190 000个职位。
此外，我们认为在美国大约需要额外的150万管理人员和分析师，他们能够提出正确的问题并有效地使用大数据分析的结果，开展管理和分析工作。
本书试图帮助缓解数据分析人员严重短缺的现状。
1.3 数据挖掘离不开人的参与自动化无法替代人的监督，数据挖掘过程的每个阶段都需要人的积极参与。
与其寻找人员适合在数据挖掘中处理什么工作，不如询问我们如何能够将数据挖掘设计成为人性化的问题求解过程。
此外，当前可用的强大数据挖掘算法嵌入在黑盒软件中，这会导致大量的误用，从而产生更大的危险。
与其他新的信息技术一样，数据挖掘技术也容易产生不良的效果。
例如，6 Megatrends, John Naisbitt, Warner Books, 1984.7 Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, by James Manyika et al., Mckinsey Global Institute, , May, 2011. Last accessed March 16, 2014.第Ⅰ部分 数 据 准 备6研究人员可能应用不适当的、与正确途径完全不同的方法分析数据集，或者得出的模型建立在完全似是而非的假设的基础上。
因此，需要理解作为软件底层的统计和数学模型的结构。
1.4 跨行业数据挖掘标准过程：CRISP-DM在一些公司中，由于部门习惯和组织划分，存在着混乱地处理数据挖掘的情况，从而浪费大量资源，开展重复劳动。
因此明显需要建立一种跨行业的标准，该标准应与行业、工具和应用无关。
跨行业数据挖掘标准过程(CRISP-DM8)由来自戴姆勒-克莱斯勒、SPSS 和NCR的分析人员共同开发。
CRISP提供了一种开放的、可自由使用的数据挖掘标准过程，使数据挖掘适合于商业或研究单位的问题求解策略。
按照CRISP-DM标准，一个数据挖掘项目的生命周期包含6个阶段，如图1.1所示。
注意阶段顺序是自适应的。
这意味着，后一阶段通常依赖于与之相关的前一个阶段的结果。
阶段之间最显著的依赖关系用箭头表示。
例如，假设我们目前处于建模阶段。
根据模型的行为和特征，在进入模型评估阶段前，我们可能需要返回到数据准备阶段做进一步的完善工作。
8 Peter Chapman, Julian Clinton, Randy Kerber, Thomas Khabaza, Thomas Reinart, Colin Shearer, Rudiger Wirth, CRISP-DM Step-by-Step Data Mining Guide, 2000.第1章 数据挖掘与预测分析概述 7业务/研究理解阶段数据理解阶段部署阶段评估阶段建模阶段数据准备阶段图1.1 CRISP-DM是一个迭代的、自适应的过程CRISP的迭代特性如图1.1中的外圈所示。
通常，针对特定业务或研究问题的解决方案将会产生更为深入的有趣问题，这些问题往往可以使用与之前类似的通用过程加以解决。
从过去的项目中学到的经验教训始终应该作为新项目的输入。
以下是对各个阶段的简略描述(在评估阶段遇到的问题可以由分析人员返回前面的任一阶段开展完善工作)。
CRISP-DM：六阶段概述1. 业务/研究理解阶段a.首先，根据业务或研究单元，从总体上清楚地阐明项目目标和需求。
b.然后，将这些目标和约束转换为数据挖掘问题定义的公式。
c. 最后，准备实现这些目标的初步策略。
2.数据理解阶段a. 首先，收集数据。
b.然后，通过探索性数据分析熟悉数据，发现浅层见解。
c. 评估数据质量。
d.最后，如果需要的话，选择可能包含可执行模式的感兴趣数据子集。
3.数据准备阶段a. 该阶段需要投入大量的精力，涵盖准备最终数据集的方方面面，这些数据将用于后续阶段，涉及初始数据、原始数据和脏数据。
第Ⅰ部分 数 据 准 备8b. 选择要分析的案例和变量，为分析做好准备工作。
c. 如果需要的话，对确定的变量进行转换。
d. 对原始数据展开清理工作，为使用建模工具建模打下基础。
4. 建模阶段a. 选择并应用适当的建模技术。
b. 校准模型设置以优化结果。
c. 通常，对同一个数据挖掘问题可能要应用多种不同的技术。
d. 可能需要返回数据准备阶段，以便使数据形式能够符合特定数据挖掘技术对数据的特定需求。
5. 评估阶段a. 建模阶段将发布一个或多个模型。