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（1）信息收集。信息收集要在對項目目標和需求的充分理解的基礎上進行。也就是先根據數(shù)據分析的目標和需求．確定所需要的特征信息．選擇合適的信息收集方法．然后再將收集到的信息存人數(shù)據庫。

（2）數(shù)據集成。數(shù)據集成既為數(shù)據共享，對不同來源、不同格式、不同性質特點的數(shù)據進行邏輯上或物理上整理。

（3）數(shù)據規(guī)約。數(shù)據規(guī)約是為提高數(shù)據挖掘效率而對數(shù)據源所進行的預處理。如果不對數(shù)據源進行規(guī)約．那么即使在少量數(shù)據上執(zhí)行多個數(shù)據挖掘算法．也需要很長的時間。而在大量數(shù)據上執(zhí)行多個數(shù)據挖掘算法時。幾乎就無效率可言。采用數(shù)據規(guī)約可以得到數(shù)據源的規(guī)約表示。數(shù)據源規(guī)約表示與數(shù)據源相比．容量雖然小了得多．數(shù)據的完整性卻保持接近。正因如此，數(shù)據規(guī)約后數(shù)據挖掘的結果幾乎相同．但數(shù)據挖掘的效率卻有了較大提高。

（4）數(shù)據整理。數(shù)據庫中有一些數(shù)據的屬性值不完整、表示方式不一致。因此，需要對數(shù)據進行再加工，用科學方法，填補丟失的數(shù)據。處理噪音數(shù)據。使數(shù)據完整、一致。

（5）數(shù)據變換。利用數(shù)學、統(tǒng)計學手段，將參與分析的數(shù)據，轉換成為適合數(shù)據挖掘的數(shù)據形式。

（6）數(shù)據挖掘。選擇合適的數(shù)據分析工具，應用規(guī)則推理、統(tǒng)計方法、決策樹、事例推理、模糊集、遺傳算法、神經網絡等方法，對數(shù)據倉庫中的數(shù)據信息進行處理，得出數(shù)據處理成果。

（7）模式評估。為了取得更為有效的知識，請專家數(shù)據挖掘結果。在評估的基礎上反復提取，進而取得更有效的知識

（8）成果表示。以專業(yè)的方式保存、傳遞、輸出、共享數(shù)據挖掘成果。