数据是所有模型的基础，所以他的质量很重要：1. 相关性 2. 可靠性 3. 有效性
抽样方式：
数据在使用之前，我们有必要提高数据的质量，它很有可能存在一些outlier 或者default，这些都会影响数据的准确性。
通过选择合适的算法，对数据进行建模分析，从而得到数据内部的特征和预测值。
在不同的数据抽样得到的数据下，得到的模型可能会有偏差，所以有必要对模型进行对比评价，从而得到最好的模型。同时，根据业务进行对模型进行运用和解释也是模型评价的一个作用。
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本文标题：1. 数据挖掘建模过程
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