第一个：
数据类型、
对象的不同属性会用不同的数据类型来描述，如 年龄-->int; 生日 -->date;数据挖掘时也要对不同的类型有不同的对待。
第二个：
数据质量、
数据质量直接影响挖掘结果的质量、一般必须解决数据中的 噪点，离群点，数据遗漏，重复。
第三个：
数据挖掘的预处理步骤、
数据挖掘前要对数据进行处理，一来使得数据适应挖掘技术，二来提高数据的质量，如把连续值转变成
离散值（把年龄 变成中年，老年，青年，少年）以适应挖掘技术，又如要减少对象属性的数目。
第四个：
根据数据之间的关系分析数据、
数据分析的一种方法就是找出数据之间的关系，而后使用这一关系而不是数据来进行后面分析，如微信附近的人：
当得到用户之间的距离时，附近与否就根据这一距离来算了。