所謂資料探勘就是從海量的資料中，找到隱藏在資料裡有價值的資訊。因為這個資料是隱式的，因此想要挖掘出來並不簡單。那麼，如何進行資料探勘呢？資料探勘的步驟有哪些呢？一般來講，資料探勘需要經歷資料收集、資料視覺化、資料預處理、準備模型輸入以及訓練模型五大步驟，下面讓中琛魔方來詳細分析一下吧！
資料探勘的步驟：
第一步：資料收集
通俗來講，我們把資料探勘可以看作是想要炒一盤可口的菜餚。那麼，首先第一步就是去菜市場買菜。同樣的，我們要從資料中找到需要的資訊，第一步就是收集資料。
第二步：資料視覺化
就好比你去買菜的時候，肯定要好好挑選一下，爭取買到比較新鮮的蔬菜。同樣的，資料探勘的第二個步驟，就是再有了資料之後，還要看看拿來的資料長啥樣。因此，我們可以利用各種視覺化庫來觀察一下資料的內容，比如matplotlib或seaborn。
第三步：資料預處理
買完菜回到家我們要做的就是洗菜，把附著的泥土和殘枝爛葉去掉，不然會影響我們的口感。通過上一步的視覺化，我們可以發現資料裡面有沒有「殘枝爛葉」，也就是我們說的異常值。異常值包括格式有問題的資料，例如年齡資訊填的不是數字，或者資訊根本就不符合邏輯，比如年齡填的200歲。
大家填過各種調查問卷吧？很多人在填寫的時候，遇到那些不是必須填的地方一般都會空著不填。這就導致資料集裡除了異常值，還有乙個經常會遇到的就是缺失值。我們也會通過一些手段來彌補一下這些空缺。就好比我們把蔬菜清洗乾淨之後，還要選擇一下是不是所有的菜我們都需要呢？想吃蔬菜的可以多放蔬菜，想吃肉的就多放些肉。所以我們還需要在資料裡選擇出來跟我們的任務相關的特徵，這個過程叫做特徵選擇。
第四步：準備模型輸入
我們此時案板上放著我們洗乾淨和挑選出來的蔬菜，下一步就是切菜了。畢竟炒土豆絲也沒有把一整個土豆直接放鍋裡的。所以我們要對這些蔬菜，也就是資料，進行乙個轉化。這個過程我們運用到獨熱編碼和分桶，分別是對離散型資料和連續型資料的處理方式。
第五步：訓練模型
最後一步就是炒菜啦。我們的模型就是不同種類的鍋，在資料探勘中常見的模型翻來覆去就那麼幾個，比如決策樹，邏輯回歸，梯度提公升樹，k-means等。一般來講，比較有代表性的兩個模型是邏輯回歸和決策樹，可以**「是否會倖存」。其他的模型只是內部原理不同，但使用方法都是一樣的。大家在進行資料探勘的時候，也可以選擇若干模型，最後看看結果分別都怎麼樣，對比一下誰比較強。
以上就是資料探勘比較詳細的步驟分析。資料探勘是使用模式識別邏輯來識別樣本資料集中的趨勢，並根據更大的資料池推斷這些資訊，而資料倉儲是提取和儲存資料以便於報告的過程。
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