对数据挖掘的认识
通过比较认识数据挖掘
数据挖掘与机器学习都是从数据 中获取知识， 但两者 软件包如 Ｓ ＳＳ Ｓ Ａ 、Ｐ Ｓ等已经普及 ，统计工作基本上可用计
之 间存 在着 一定 的差别 ： 算 机来 完成 了。 机 器学 习主要 针 对特 定模 式 的 数据 进行 学 习 。 据挖 数 统 计学 中的许 多 理论 和 方 法 ， 如相 关 分析 、 回归 分析 、 掘则是 从实 际的 海量数 据 源 中抽 取 知识 ． 这些 海量 数 据源 聚类 分析 、 别 分析 、 判 主成 分 分 析 、 设检 验 以及 常用统 计 假
一
、
为数据 挖掘 就是知 识发 现 ： 的认 为 数据 挖 掘是 知识 发 现 和多媒 体 数据 库 、 种 数据 库 等等 ） 有 异 上进 行挖 掘 ， 构成 它们 中 的一 个 特 定步 骤 ， 且是 关 键 的 一步 ： 的认 为数 据 挖 掘 有 就是发 现数据 中 隐藏 的关 系 和模 式 的过程 。 这里 。 对数据 挖掘 从技 术角度 和商业 角度 进行 定义 。 从技 术 角度 来讲 ， 据挖 掘 （ａ ｉ ｎ ） 是从 大量 数 Ｄ ｔ Ｍ ｎ ｇ就 ａ ｉ 的 、 完全 的 、 噪声 的 、 不 有 模糊 的、 随机 的实 际应 用 数据 中 ， 了数 据挖 掘 的数 据源 ， 这些 数 据源 中的数 据具 有一 定 的模 糊性 、 随机性 、 大量 性 、 完全 性 等特性 。 不 三、 数据 挖 掘 与传统 的数据 库查 询 的比较 数据 挖掘 是 查询 大 量数 据 ， 数 据 中发 现隐 藏 的关 系 从 和模 式 ； 据库 查 询 也 是 要 从 数据 中进 行查 询 ， 出满 足 数 找
关键词： 数据挖掘 ； 机器学＞； － 数据库查询； ｊ － 统计学；Ｌ Ｐ数据仓库 ＯＡ ； 数据 挖掘 的定 义 和高 级数 据库 （ 面 向对 象数 据库 、 如 对象 —— 关 系数据 库 、 目前 ． 对于 数据 挖掘 没有 一 个一 致 的定 义 。有 的人认 空 间数 据 库 、 间数 据 库 和 时 间序 列 数 据库 、 时 文本 数 据 库
大数据学科质量测评六年级上册
一、数据定义
1、数据的基本概念：数据是指有关物体或事件的统计和记录，是计算机可识别的讯息。
数据由字母、数字、符号、文字等组成。
2、数据结构：数据结构是数据的抽象和模拟，是按一定的数学模型对数据进行组织，以便有效识别、存储、管理和处理数据。
3、数据库：数据库是按照数据模型存储数据的一种结构，它把相关的数据按一定的形式表示出来，并且可以对其进行高效的查询和处理。
4、数据挖掘：数据挖掘是指从大量的数据中查找新的、有价值的知识的过程，它是将数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习等新兴技术结合起来的一种技术。
二、数据分析
1、数据分析是指对数据进行深入的研究，从而获取有价值的信息，并从中推断出结论。
2、数据分析分为定性分析与定量分析。
定性分析是研究数据的定性特征，以获取对事物的概括、认识，就是描述性统计分析；定量分析是以确切数字为基础，探究事物的定量规律，就是推断性统计分析。
3、数据分析的方法有描述性统计分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
4、数据分析的目的是帮助用户了解和分析数据，从而更好地决策和管理。
数据挖掘在企业信息化中的认识误区探析
主要 参考 文献
［ ］ 玉顺 ， 飞 ， ． 络 化 制 造 系 统 及 其 应 用 实 践 ［ ． 京 ： 械 １范 刘 等 网 Ｍ］ 北 机
工 业 出版 ．０ ３ ２０． ［］严 隽 薇 等 ． 络 化 制 造 环 境 下 的资 源 分 类 模 型研 究 ［ ． ０ ５年 ２ 网 Ｃ］ ２ ０ 中 国智 能 自动 化 会 议 ．０ ５ ２０ ．
二 、 据挖 掘在 企业信 息化 中的应 用现 状 数
数据挖掘在企业 中的应用方式 目前主要集 中在市场 味着企业 业务 流程 的重组 和 自动化 。 随着科 学决 策在 企业 的广 泛应用 以及 企业 适应 能力 和灵 敏度 的提 高 ， 据挖 掘 推广方面， 数 如客户特征、 购物关联分析及客户关系管理。 世 和企业智能将是今后企业信息化建设的重点。 数据挖掘是 界 范 围 内具 有创 新 性 的公 司 都 开始 采用 数 据 挖 掘 技术 来 并重 个 新 兴 的 技 术 领域 ， 汇 聚 了数 据 库 、 工 智 能 、 计 判 断 哪些是 他们 最有 价值 的 客户 ． 新 制定 产 品推 广策 它 人 统
维普资讯
２０ ０ ８年 １ ０月
中 国 管 理 信 息 化
Ｃｈ ｎ ｎ Ｃ ｍｅ ｔ ｎｏ ｍａ ｉｎｚ ｔｏ ｉ ａＭａ ａ ｅ ｎ ｆ ｒ ｔ ｉａｉｎ Ｉ ｏ
Ｏｃ． ２ ８ ｔ． ００
第 １ 卷第 ｌ １ ９期
Ｖｏ． ， Ａ９ １ １ Ｎｏ １
一
即把 产 品推 广 给 最需 要 的 人 ， 以用 最小 的花 费 得 到最 学、 可视化、 并行计算等不同学科 ， 近年来受到各界 的广泛 略 ， 数据 关注 。现代 的企 业 日常搜 集 了大 量资 料 ， 括市 场 、 户 、 好 的销 售 。在客 户特 征方 面 ， 挖掘 可 以从 现有 客 户数 包 客 再利用这些特征到潜在客户数据库 供货商 、 竞争对手以及未来趋势等重要信 息 ， 但是信息 的 据 中找出他们的特征 ． 行 超载与无结构化。 使得企业决策单位无法有效利用现存 的 里 去筛 选 出可能 成为 客 户 的名单 。 销人 员就 可 以 只针对 这些名单寄发广告数据 ， 以降低成本 ， 提高行销的成功率； ［ 收稿 日期 】０ ８ ０ — ２ ２０ － ３ １ 购 物 关联 分 析 主要 是 用来 帮 助 零售 业 者 了解 客 户 的 消费
对大数据技术的认识
对大数据技术的认识一、什么是大数据技术？大数据技术是指处理、存储和分析大量数据的一系列技术，涵盖了数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
它可以帮助企业或组织从庞杂的数据中发现有价值的信息，从而为决策提供支持。
二、大数据技术的特点1. 数据量庞大：传统数据库无法处理如此庞大的数据量。
2. 处理速度快：大数据技术可以实时处理海量的数据。
3. 数据类型多样：包括结构化、半结构化和非结构化等各种类型的数据。
4. 数据来源广泛：包括社交媒体、传感器网络、日志文件等多种来源。
5. 数据价值高：通过对海量的数据进行挖掘，可以获得更多有价值的信息。
三、大数据技术的应用1. 金融领域：通过分析客户行为和市场趋势，预测股票价格和货币汇率。
2. 医疗领域：通过分析患者病历和医疗记录，提高诊断准确率和治疗效果。
3. 零售领域：通过分析顾客购买行为和偏好，提高销售额和客户满意度。
4. 物流领域：通过分析货物运输和仓储数据，提高物流效率和减少成本。
5. 政府领域：通过分析社会经济数据，制定更科学的政策和规划。
四、大数据技术的核心技术1. 分布式存储：将海量数据分散存储在多个节点上，提高存储能力和可靠性。
2. 分布式计算：将任务分配给多个节点并行处理，提高计算速度和效率。
3. 数据挖掘：通过算法和模型对数据进行挖掘，发现其中的规律和价值。
4. 机器学习：利用算法让机器自动学习数据特征，并根据不断反馈进行优化。
5. 数据可视化：将复杂的数据以图表等形式呈现出来，帮助用户更好地理解。
五、大数据技术的发展趋势1. 云计算与大数据相结合：将大数据应用于云计算平台上，实现弹性扩容、灵活部署等功能。
2. 智能化与自动化：通过人工智能技术实现对大数据的自动处理和分析。
3. 安全性与隐私保护：加强对大数据的安全性和隐私保护，避免数据泄露和滥用。
4. 行业应用的深入：不断拓展大数据技术在各个行业的应用场景，提高效率和降低成本。
5. 多模态大数据处理：将不同类型、来源、格式的大数据进行整合和分析，实现更全面的信息提取。
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？2023年，随着技术的不断进步和数据的增多，如何从海量实验数据中提取有意义的信息成为了许多领域研究的难题。
本文将从数据处理的角度探讨如何有效地提取有意义的信息。
一、数据的获取与处理为了获取大量的实验数据，研究人员往往需要进行大规模的实验，以获取足够的数据。
在这个过程中，一个重要的问题就是如何确保数据的准确性和可靠性。
在数据采集的过程中，必须保证实验的质量和控制实验中的影响因素，以得到可信的数据。
在获取到数据后，需要进行数据处理，以便更好地理解和利用数据。
首先需要对数据进行清洗，清除掉无效数据和错误数据，使得数据更为准确。
然后需要对数据进行归一化处理，使得数据处于同一尺度上，便于进行比较和分析。
此外，还需要对数据进行去噪处理，以降低噪声对数据分析的影响。
二、数据分析和建模经过数据处理后，我们需要对数据进行分析和建模，以便从中提取出有意义的信息。
在数据分析方面，传统的统计学方法仍然有其重要性，但随着机器学习和深度学习等技术的发展，数据分析也变得更加高效和准确。
在数据建模方面，传统的线性回归、逻辑回归等模型仍然具有一定的应用价值，而深度学习技术的发展也为数据建模带来了新的思路和方法。
三、数据可视化数据可视化是指将数据通过图形或图表等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助我们更直观地认识数据的特征和规律，从而更好地利用数据。
数据可视化的方法非常多样，包括常见的柱状图、折线图、散点图等，也包括更为高级的三维图像、动态图像等。
随着科技的不断进步，数据可视化技术也在不断更新和发展。
四、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识，以达到预测、分类、聚类等目的。
数据挖掘技术可以帮助我们更深入地挖掘数据，从中发现隐藏的规律和知识，为决策和应用带来更多的参考。
数据挖掘的方法也非常丰富，包括聚类、分类、关联规则挖掘等多种技术。
在实际的应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法和工具进行数据挖掘。
数据挖掘的认识误区
精确 度是最基 本和最 简单 的指标 。 靠这 些评估指标却是不够 的，还 需要 从
比较 通 用 ，能 够 应 用 于 不 同 的 行 业 解 决 但 是 要 让 用 户 接 受 一 个 模 型 的结 果 ，仅
数据挖掘 的所有 内容是 关于算法
一
ＣＲＩ Ｐ Ｍ 流程模型 包括了六个 模 型结果 的可用性上进一步 阐述 ，即数 Ｓ －Ｄ
在对模型进行评估时 ，既要 参照评 估 标准 ，同时也要考虑到商业 目标和商
归树算法来获取财务 预测信息 ，使用基
于 规则的算法来执行市场篮 子分析。 由此看 出在数据挖掘项 目中，在 明 确 挖掘 目标 和了解各 种算法特点后 ，如
数据 挖 掘项 目中 ，检验 模 型的 唯
一
业成功的标准 。片面 的追 求预测正确 率 就会忽视 了数据挖掘 的初衷 。我们不是
谈到算法就 会想到通 过历史数 步骤 ，涵盖 了数据挖掘 的整个过程 ，它 据挖 掘模型到底能带来什么业务上 的价
据建立模型 ，数据挖 掘算法是创建挖掘 们是 ： 业理 解 、数据理解 、数据 准备、 值 。这 实际上也就 是数据挖掘模型 的可 商 模型 的机制 ，对产生 的最 终挖掘输出结 建 立模型 、模型评 估、模型部署 。 果 有很大 的决 定性 。随着数据挖掘新技 术的层 出不穷和商业数据挖掘产 品的成 法 的 过程 主 要 集 中在 建立 模型 熟与完善 。对 同一商 业问题 ，通常在产 阶段 ， 很显然算法不是数据挖 品中有多种算法 可供选择 ，而为特定的 掘 的所有 内容。建模所使用 的 任务选择 正确的算法很有挑 战性 。
ｔ Ｍｉ ｇ，跨行业 数据挖掘 标准流 度、Ｌ Ｆ ｎ ＩＴ、ＲＯＣ 、Ｇ ｉ ａｎ图等 。 项 目成 功开展 的重要 障碍。 因此及 时矫 Ｄａ ａ ， 此模型 的定义 正这些错误 的认 识也成为项 目实施前一 程 ） 从名 称上可 以看到 ，
课堂教学评价数据挖掘与分析
课堂教学评价数据挖掘与分析一、概述随着信息技术的迅猛发展和教育改革的不断深化，课堂教学评价已经逐渐从传统的定性评价转向更为精准、科学的定量评价。
数据挖掘与分析技术在课堂教学评价中的应用，为教育管理者和教师提供了更为丰富、深入的教学信息，有助于他们更好地理解教学过程，优化教学策略，提升教学质量。
课堂教学评价数据挖掘与分析，是指运用数据挖掘技术和分析方法，对课堂教学中产生的各类数据进行收集、整理、分析和解读，以揭示教学过程中的内在规律和潜在问题。
这些数据可以包括学生的课堂表现、作业完成情况、考试成绩等学习数据，教师的教学行为、教学方法、教学态度等教学数据，以及课堂环境、教学资源等环境数据。
通过对这些数据的挖掘与分析，我们可以发现教学中的优点和不足，了解学生的学习需求和困难，掌握教师的教学特点和风格，从而为教学改进提供有力的数据支持。
数据挖掘与分析技术还可以帮助我们发现教学中的潜在规律和趋势，为教育决策提供科学依据，推动教育教学的创新与发展。
课堂教学评价数据挖掘与分析也面临着一些挑战和问题。
数据的收集和处理需要耗费大量的时间和精力，且数据的准确性和完整性难以保证；如何选择合适的数据挖掘技术和方法，以及如何对分析结果进行合理解读和应用，也是当前需要解决的重要问题。
我们需要不断深入研究课堂教学评价数据挖掘与分析的理论和方法，探索更加高效、准确的数据处理和分析技术，以提高课堂教学评价的科学性和有效性，为教育教学质量的提升贡献智慧和力量。
1. 课堂教学评价的重要性在《课堂教学评价数据挖掘与分析》“课堂教学评价的重要性”段落内容可以这样生成：课堂教学评价是教育领域中至关重要的一环，它对于提升教学质量、优化教育资源配置以及促进学生全面发展具有不可替代的作用。
通过对课堂教学进行科学的评价，教师可以及时获得教学反馈，了解自身在教学过程中的优点和不足，从而调整教学策略，提高教学效果。
教学评价也有助于学校管理层了解教学质量的整体情况，为制定教育政策和改进教学方法提供依据。
数据挖掘总结汇报
数据挖掘总结汇报
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关系和趋
势的过程。
在过去的一段时间里，我们团队进行了一项数据挖掘项目，旨在利用数据挖掘技术来发现对我们业务有益的信息。
在这篇
文章中，我将对我们的数据挖掘项目进行总结汇报。
首先，我们收集了大量的数据，包括客户的购买记录、网站浏
览行为、市场营销活动的效果等。
然后，我们使用了各种数据挖掘
技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，来分析这些数据
并发现其中的模式和趋势。
通过我们的数据挖掘项目，我们得出了一些重要的结论。
首先，我们发现了一些客户群体的行为模式，这有助于我们更好地了解客
户的需求和偏好。
其次，我们发现了一些产品之间的关联规则，这
有助于我们设计更加有效的市场营销策略。
最后，我们建立了一些
预测模型，可以帮助我们预测客户的购买行为和市场趋势，从而更
好地制定业务决策。
总的来说，我们的数据挖掘项目取得了一些重要的成果，为我
们的业务发展提供了有力的支持。
通过对大量数据的分析和挖掘，
我们发现了一些隐藏的信息和规律，这有助于我们更好地理解客户和市场，并为我们的业务决策提供了更加可靠的依据。
我们将继续深入挖掘数据，不断优化我们的数据挖掘技术，以更好地服务于我们的业务发展。
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对数据挖掘的认识
一、数据挖掘的理解
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。
这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
就具体应用而言，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。
从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。
先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
二、数据挖掘的主要方法
数据挖掘技术主要来源于四个领域：统计分析、机器学习、神经网络和数据库。
所以，数据挖掘的主要方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。
统计方法主要包括：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系
统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）、以及模糊集、粗集、支持向量机等。
模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。
系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
粗集方法建立在粗集理论上。
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。
粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。
但粗集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。
而现实信息表中连续属性是普遍存在的。
因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。
机器学习方法主要包括：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例的推理CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。
它的主要问题是：ID3是非递增学习算法；ID3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。
针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了IBLE算法等。
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。
神经网络方法主要包括：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。
神经网络由于本身
良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以ART模型、Koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。
神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。
数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
三、数据挖掘的任务
数据挖掘的任务主要有分类分析、聚类分析、关联分析、序列分析及时间序列。
另外，还有孤立点分析、依赖关系分析、概念描述、偏差检测等。
1、分类分析(Classification Analysis)
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是有制导的学习，它利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测，常应用于风险管理、广告投放等商业环境。
2、聚类分析(Clustering Analysis)
聚类又被称为分隔（segmentatio），聚类分析是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
聚类分析是无制导的学习，聚类分析与分类分析不同，它不依赖于没有事先确定的类，也没有已具有类标识的训练集。
好的聚类分析算法应该使得所得到的聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低。
3、关联分析 (Association Analysis)
关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
最典型的应用是市场中购物篮分析。
4、序列分析及时间序列(Sequence Analysis and Time Sequence)
序列分析及时间序列是指通过序列信息或时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处的序列或时间的不同。
四、数据挖掘项目的开发周期
第1步数据收集
将要挖掘的数据资源收集到数据库或数据仓库中。
若已有数据仓库的主题数据不够丰富，还需从其他相关数据源加入新数据。
数据收集完后，还要进行数据合理采样，以减少训练数据集的容量。
多数情况下，从50,000客户记录中发现的模式有可能与从1,000,000客户记录中发现的模式是一样的。
第2步数据清洗和转换
数据清洗的目的是消除数据的噪音和其他无关信息。
数据转换的目的是根据确定的数据类型和数据值将不同数据源的同类数据进行统一格式。
数据清洗和转换常用的相关技术有：数据类型转换、连续值属性转换、分组、集合、去处孤立点等。
第3步模型建立
模型建立是数据挖掘的核心阶段。
首先，要和相关领域的专家组成团队，明确数据挖掘项目的目的和具体的数据挖掘任务。
根据数据
挖掘任务，选择相关算法。
用不同算法建立不同数据模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。
即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的准确度也不一样。
第4步模型评估
用模型评估工具对模型进行评估，认识发现模式的实际意义。
若模型中的模式没有用，必须要重新进行数据清洗和转换、建立模型。
数据挖掘是一个循环的过程，要通过反复的循环发现合理的模型。
第5步报告
报告是数据挖掘成果的主要交付手段。
有两种类型的报告：发现模式报告和预测报告。
第6步预测
在很多数据挖掘项目中，发现模式还不够，还要通过模式进行预测。
比如，银行业可以利用已建立的风险评估模型去预测每个新的贷款申请的潜在风险。
第7步应用集成
将数据挖掘集成到实际应用中，特别是在应用中加入实时预测组件是数据挖掘项目的发展趋势。
比如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行分类。
ERP中有了数据挖掘功能，就能够预测产量。
第8步模型管理
每一个数据挖掘模型都有一定的生命周期，维护好模型也是一项重要工作。
不同应用中的模型的稳定期是不一样的，要根据实际情况对模型进行管理。
另外，模型管理中还要注意安全问题，避免敏感数据的泄露。
五、数据挖掘算法的使用
当前提出的各种数据挖掘算法不下近百种，但没有任何一种数据挖掘的算法是万能的。
算法的具体使用时应注意：
不同的算法应用于具体数据的含义和能力不同；
一个问题可能有多种算法可以求解但挖掘质量可能有差异；
有些算法可以用于多种数据类型，有些算法则对某些数据类型不适用；
有些算法的参数选择依赖于经验；
有些算法对数据有特殊的要求，需要做某些转换、过滤之类的操作；
通过历史数据所建立的模型，其分析和挖掘出的结果，与当前实际客体的行为不一定完全相同，因而在应用挖掘出的知识进行决策时存在非系统性风险。