数据挖掘过程

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。它包括数据预处理、模式识别、关联规则学习、聚类分析等步骤。首先，数据预处理用于清洗和转换原始数据，使其适合挖掘。然后，通过模式识别和关联规则学习，可以发现数据中的隐藏模式和关系。最后，聚类分析可以将数据分组，每一组内的数据相似度高，不同组之间的数据相似度低。这样，我们就可以从海量数据中发现有价值的信息，为决策提供支持。