1.数据挖掘（Data Mining）（KDD:Knowledge Discovery in DataBase 知识发现 ）
• William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro, 1991。
• 从现有的大量数据中，撷取不明显、之前未知、可能有用的知识。
2.数据挖掘目标
•建立起决策模型
• 哪一类的用户对我的产品有兴趣?
• 根据过去的行动来预测未来的行为
3.数据挖掘过程（知识发现过程）Knowledge Discovery Process--六过程
(1) Attribute selection 字段选择
(2) Data cleansing 数据清洗
(3) Attribute enrichment 字段扩充
(4) Data coding 数据再编码
(5) Data Mining 数据挖掘
(6) Reporting 结果展示
其中，数据挖掘是关键阶段。
4.数据预处理Data Preprocessing
数据预处理过程包括四个阶段：attribute selection,,data cleansing,,attribute enrichment,,data coding
在整个数据挖掘过程中，数据预处理是最重要的一个步骤，数据预处理是否得当，对后续data mining 过程是否有效，以及质量的好坏有非常重要的影响。
- 有高质量的数据，才有高质量的数据挖掘模型。
- 数据预处理在整个数据挖掘知识发现的过程中，其重要性和所花费时间，要占到总时间的60%-80%
5. CRISP-DM(跨产业数据挖掘标准处理流程)
Business Understanding;; Data Understanding;; Data Preparation;;Modeling;;Evaluation;;Deployment
