数据库 数据清理 数据仓库 任务相关数据 数据挖掘 （狭义的数据挖掘） 模式评估 最后得出那些有用的模式，我们称为知识。
（一） 知识挖掘的步骤
1、了解应用领域：了解相关的知识和应用的目标；
2、创建目标数据集：选择数据；
3、数据清理和预处理：这个可能要占全过程的60%的工作量
4、数据缩减和变换：找到有用特征、维数缩减/变量缩减，不变量的表示。
5、选择数据挖掘的功能：数据总结，分类模型数据挖掘，回归分析，关联规则挖掘、聚类分析等
6、选择挖掘算法
7、数据挖掘：寻找感兴趣的模式
8、模式评估和知识表示:可视化，转换，消去冗余模式等等
9、运用发现的知识
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