本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第1章，第1.2节如何进行数据挖掘，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看
1.2 如何进行数据挖掘
由于数据挖掘传统上被视为KDD全过程中的一步，并且越来越成为数据科学过程的一部分，在本节中我们将熟悉其所涉及的步骤。进行数据挖掘有多种流行的方法。本书中我们重点介绍4种方法：其中两种取自数据挖掘理论的教科书，一种取自行业中非常实用的过程，一种是为教授入门者而设计的。
1.2.1 Fayyad等人的KDD过程
知识发现和数据挖掘过程的早期版本之一由Usama Fayyad、Gregory Piatetsky-Shapiro和 Padhraic Smyth在1996年的一篇论文（The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data）中定义。这篇论文在当时很重要，它将快速变化的KDD方法论精炼为具体的一组步骤。如下步骤以原始数据开始，以知识作为结束：
数据选择。这一步的输入是原始数据，输出是较小的数据子集，称为目标数据。
数据预处理。目标数据得到清理，删除异常值，处理缺失数据。这一步的输出是预处理数据或清理后数据。
数据变换。清理后的数据组织成适合于挖掘步骤的格式，如果有必要，精简特征或者变量的数量。这一步的输出是变换后数据。
数据挖掘。用适合于问题的一种或者多种数据挖掘算法对变换后数据进行挖掘，这一步的输出是发现的模式。
数据解释/评估。评估所发现模式解决手上问题的能力。这一步的输出是知识。
由于这一过程从原始数据得出知识，因此，这些作者对“数据库中的知识发现”这一术语作出了真正的贡献，而不仅仅是简单的数据挖掘。
1.2.2 韩家炜等人的KDD过程
韩家炜、Micheline Kamber和裴健所著的流行数据挖掘教科书《Data Mining: Concepts and Techniques》描述了知识发现过程的另一个版本，其中的步骤也是从原始数据导出知识：
数据清理。这一步的输入是原始数据，输出是清理后的数据。
数据整合。在这一步中，清理后数据被整合（如果它们来自多个来源）。这一步的输出是整合数据。
数据选择。数据集被精简为仅包含手上问题所需的数据。这一步的输出是较小的数据集。
数据变换。较小的数据集被合并为一种适合于将来的数据挖掘步骤的形式，称为变换后数据。
数据挖掘。变换后的数据由设计用于发现数据中模式的智能算法处理。这一步的输出是一种或者多种模式。
模式评估。评估所发现模式的兴趣度和解决手上问题的能力。这一步的输出是适用于每个模式（代表知识）的兴趣度计量。
知识表示。在这一步中，通过各种手段（包括可视化）将知识传达给用户。
在Fayyad和韩的方法中，都预计该过程在必要时需要多次重复这些步骤。例如，如果在变换步骤中，分析人员发现需要再进行一次数据清理或者预处理，这两种方法都规定分析人员应该按原路返回，完成前面未完成步骤的第二次迭代。
1.2.3 CRISP-DM过程
KDD过程的第3种流行版本称为CRISP-DM，其用于许多商业和应用领域，它的全称是CRoss-Industry Standard Process for Data Mining（跨行业数据挖掘标准过程），包含如下步骤：
1）业务理解。在这一步中，分析人员花时间从业务视角理解数据挖掘项目的动机。
2）数据理解。在这一步中，分析人员熟悉数据及其潜在优势和不足，并开始生成假设。分析人员的任务是在必要时重新评估第1步的业务理解。
3）数据准备。这一步包含其他模型作为单独步骤列举的选择、整合、变换和预处理步骤。CRISP-DM模型对这些任务的执行顺序没有要求。
4）建模。这一步中对数据应用算法以发现模式。这一步骤最接近于其他KDD模型中的数据挖掘步骤。分析人员的任务是在建模和挖掘步骤需要的时候重新评估第3步的数据准备。
5）评估。评估模型和发现的模式在回答手上的业务问题中的价值。分析人员的任务是在必要时重温第1步的业务理解。
6）部署。呈现发现的知识和模型，并投产以解决手上的原始问题。
这种方法的优势之一是，迭代是内建的。在特定步骤之间，分析人员将检查当前步骤仍然与之前的某些步骤保持一致。另一个优势是明确地提醒分析人员，即使在评估步骤中也要将业务问题放在项目的核心位置。
1.2.4 六步过程
当我在大学里教授数据科学入门课程时，使用了自己创造的一种混合方法。这种方法称为“六步过程”，这种专门设计的方法对于授课很合适。我的六步方法消除了没有经验的学生在CRISP-DM中的开放式任务（如业务理解）或者基于企业任务（如部署）中可能遇到的歧义问题。此外，六步方法要求学生在过程的开始和最后回答“为什么这么做”和“这有什么意义”的问题，以拓展学生的批判性思维技能。我的六步方法如下：
1）问题陈述。在这一步中，学生确定他们试图解决的问题。在理想状况下，了解进行这些工作的原因可以提高他们的积极性。
2）数据收集和存储。在这一步中，学生们定位数据并规划这一问题所需数据的存储。他们还提供一些信息，这些信息与回答他们感兴趣的问题所需数据的来源、格式以及所有字段含义相关。
3）数据清理。在这一步中，学生们认真选择真正需要的数据，并将数据处理成挖掘步骤所需的格式。
4）数据挖掘。在这一步中，学生形式化所选择的数据挖掘方法。他们描述使用的算法以及原因。这一步的输出是模型和发现的模式。
5）表示和可视化。在这一步中，学生直观地展示工作成果。这一步的输出可以是表格、图示、图形、图表、网络框图、映射图等。
6）问题解决。这一步对数据挖掘初学者很重要，它明确地鼓励学生评估第5步中展示的模式是不是第1步中提出的问题的答案。学生们被要求说明模型或者结果的局限性，确定用这种方法无法回答的部分相关问题。
1.2.5 哪一种数据挖掘方法最好
2014年，Gregory Piatetsky-Shapiro在其非常受欢迎的数据挖掘电子邮件通讯KD-Nuggets上进行的调查包含了一个问题：“你在分析、数据挖掘或者数据库科学项目中使用哪一种主要方法？”
43%的调查对象表示他们使用CRISP-DM方法。
27%的调查对象使用自己的方法或者混合方法。
7%的调查对象使用传统的KDD方法。
其余调查对象选择另一种KDD方法。
这些结果和2007年同一邮件通讯所做的相同调查结果类似。
我的最佳建议是，不要过于重视用于数据挖掘项目的方法，随便挑一种即可。如果完全不使用任何方法，那么就有遗漏重要步骤的危险。选择看上去对你的项目和需求有效的方法，然后尽可能遵循该方法的步骤。
在本书中，我们将根据相关章节中研究的技术，选择不同的数据挖掘方法。例如，尽管本书的焦点是数据挖掘步骤，但是仍然需要对每章中的项目实施健全的业务理解（CRISP-DM）或者问题陈述（六步过程）步骤，以便理解我们执行任务的原因和结果的意义。此外，为了学习特定的数据挖掘方法，我们可能还必须进行一些预处理，不管这一过程称为“数据清理”、“整合”还是“变换”。但是通常来说，我们将尽可能减少此类任务，将焦点清晰地置于数据挖掘之上。在最后一章有个显著的例外，我们将在那里展示处理缺失数据和异常数据的具体方法。最后，尽管对于将数据挖掘过程的结果展示给受众来说，数据可视化通常非常重要，我们仍然将尽可能减少这些任务，以便将重点放在主要的工作—数据挖掘上。
