【理论】数据挖掘知识入门

数据挖掘比较专业化的解释如下
Data mining (knowledge discovery from data)

KDD 是一个以知识使用者为中心，人机交互的探索过程，包括了在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤

什么是模型

比较官方的说法是通过数据挖掘过程所得到的知识通常被称为模型（model）或模式(pattern)
模型或者模式是数据挖掘的结果。

我对模型或者模式的理解是这样的，当你面对一个实际的数据分析需求时，首先你要做的就是如何获取和整理你的数据集，使之有用的呈现出来，并且合理的服务于之后的分析。如何进行数据集的获取，存储，呈现就是建立模型的过程，类比于Web应用程序开发中的数据建模，同数据表创建，定义实体及关联。

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引用知乎中对ETL的解释

ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。

作者：李晓文

链接：https://www.zhihu.com/question/26528031/answer/57860607

来源：知乎

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