1）商业理解：理解业务需求，透过现象看本质，了解动机
2）数据理解：进行数据收集并进行初探，例：记录条数、时间、维度、属性等
3）数据准备：数据清洗(去重、去异常、规约等操作)
4）建模：优先指建立业务逻辑模型
5）评估：对模型进行评估
6）部署：真实落地，包括可视化、工程化、报告
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2）数据理解：进行数据收集并进行初探，例：记录条数、时间、维度、属性等
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4）建模：优先指建立业务逻辑模型
5）评估：对模型进行评估
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该图通过《python数据分析与挖掘实战》这一本书整理，转载请注明出处！
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本文标题：数据挖掘框架
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kfrsactx.html
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