数据挖掘方法论：企业发现数据的无尽价值。

teractive standard process for data mining) 是一个完整的数据挖掘项目的过程模型，是目前最常用最成功的数据挖掘方法论，包括了六个阶段：业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。SEMMA（sample, explore, modify, model, and assess）是 SAS 公司提出的数据挖掘方法论，同样也具有完整的流程模型和方法论。在选择数据挖掘方法论时，企业需要根据自身的具体需求和实际情况，结合方法论的可操作性和适用性来做出具体选择。 企业数据挖掘成功之道（方法篇） 一、 确定业务目标和需求。数据挖掘的最终目标是服务于业务，因此，企业在开展数据挖掘项目前，必须首先明确项目的业务目标和需求，这是数据挖掘项目的立足点。只有明确了业务目标和需求，才能更好地为数据挖掘项目确定方案和技术路线。 二、 收集并理解数据。数据是数据挖掘的基础，因此企业在开展数据挖掘项目前，必须对需要挖掘的数据进行充分的收集，并且深入理解数据的特性和意义。只有充分理解了数据，才能更好地对数据进行挖掘和分析。 三、 数据预处理。在实际的数据挖掘项目中，很难直接使用原始数据进行分析挖掘，因此在进行数据挖掘前，企业需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约等过程，以确保数据的质量和可用性。 四、 特征选择和特征提取。在进行数据挖掘分析时，数据往往包括大量的特征和变量，因此在进行挖掘前需要对特征进行选择和提取，剔除无用的特征和提取相关的特征，以提高数据挖掘的效果和准确性。 五、 模型建立与评估。在进行数据挖掘分析时，企业需要选择合适的数据挖掘算法和模型，并对模型进行建立和训练，最终对模型进行评估和优化，以确保模型的准确性和可靠性。 六、 持续优化和应用。数据挖掘项目并不是一次性的工作，而是一个持续不断的优化和应用过程。因此，在数据挖掘项目完成后，企业需要对模型和算法进行持续的优化和调整，并将挖掘的结果应用到实际的业务场景中，以实现数据挖掘的最终价值和效益。 综上所述，企业要想在数据挖掘项目中取得成功，除了选择合适的数据挖掘方法论外，还需要在实际项目过程中严格按照方法论的流程进行操作，并结合实际的业务需求和情况，不断优化和调整数据挖掘的方案和流程，最终实现数据挖掘的成功应用和价值发掘。只有这样，企业才能从数据挖掘中真正受益，为企业的发展和创新提供更强有力的支持和保障。