数据挖掘通常需要结构化数据才能建模，而不是近些年来热闹的非结构化数据，预测建模仍然是结构化数据上的运算！
所谓结构化数据，是指表现为二维形式的数据，一般特点是：数据以行（也称样本）为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性（也称字段或列）是相同的。结构化数据可以来自于数据库，也可以来自于文本文件或 Excel。
例如预测 titanic 幸存者数据见下图，就是一个结构化数据，数据的每一行表示一个乘客样本，每一列的属性都是相同的例如”Age”列都表示乘客的年龄，这样的数据是可以拿来建模的。
对于监督型学习来说，数据中还要必须包含目标变量，目标变量就是我们要预测的那个目标。例如在 titanic 的例子中，要预测的是乘客的生存状态（生存还是死亡）因此“Survived”就是该模型的目标变量。当然数据中还要有一定数量的特征变量，特征变量太少或者都是无关特征也无法建出好模型。
在数据量方面，首先数据量太少是不行的，数据量太少算法很难学习到数据中规律，通常即使是很简单的问题也需要几百或几千的样本量。特别需要注意的是，在一些不平衡的样本中，虽然样本总量不少但是由于阳性率太低（我们关心的现象太少，如预测故障时历史数据中几乎没有故障记录）造成阳性样本绝对数量很少，这样也是很难建出有效模型的。反之，在采样时也不能够全部都是阳性样本的数据，例如，要建模预测贷款用户违约情况，不能只采集所有违约客户的数据，正常客户的数据也要采集。
数据量太少不行，是不是越大越好呢，并不是。对于传统的数据挖掘方法来说，并不需要太大的数据量，通常几万或十几万的样本就已经够用。当数据量过大时一方面会耗费大量计算时间和计算资源，另一方面效果提升却不显著，反而有可能会增加数据噪音。因此在建模取数时要注意合理的采集样本和特征。
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