数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘到底是干啥的?大白话就是，在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。其实就像我之前所说的，从大量的数据中，发现那个我们想要寻找到的模式。数据挖掘的一般过程包括以下这几个方面：
1、 数据预处理
2、 数据挖掘
3、 后处理
首先来说说数据预处理。之所以有这样一个步骤，是因为通常的数据挖掘需要涉及相对较大的数据量，这些数据可能来源不一导致格式不同，也许有的数据还存在一些缺失值或者无效值，如果不经处理直接将这些‘脏’数据放到我们的模型中去跑，非常容易导致模型计算的失败或者可用性很差，所以数据预处理是我们所有数据挖掘过程中都不可或缺的一步。不客气地讲，预处理这一步通常占用了我们数据挖掘过程中的很大部分时间，但的确值得我们去做，关于它的详细内容我们在下面会讲。
至于数据挖掘和后处理相对来说就容易理解多了。完成了数据的预处理，我们通常进行的特征的构造然后放到特定的模型中去计算，利用某种标准去评判不同模型或组合模型的表现，最后确定一个最合适的模型用于我们的后处理。后处理的过程相当于我们已经发现了那个我们想要找到的模式，我们会去应用它或者用合适的方式将其表示出来。
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