我们的身边其实充满了各种非常有效的数据信息，只有对这些隐藏在我们身边的数据信息进行挖掘，我们才能够找到自己想要了解的信息，那么，数据挖掘技术的实际操作步骤有哪些?数据挖掘技术的特点有什么?这些问题是与数据挖掘技术最为相关的问题，既然大家都想要搞清楚这些问题，下面就让福昕知翼的小编来为各位朋友们详细的整理下相关的内容吧。

数据挖掘技术的步骤

从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。

(1) 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

(2) 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。

(3) 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。

(4) 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)，含噪声的(包含错误的属性值)，并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式)，因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。

(5) 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。

(6) 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。

(7) 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。

(8) 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤(2)数据集成的步骤便可以省略。

步骤(3)数据规约(4)数据清理(5)数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理。

数据挖掘技术的特点有什么

1、处理海量数据的能力。数据挖掘产生的根本动力就是海量数据的产生和利用问题。

2、数据挖掘是一个完整的、以数据为中心的、循环渐进的探索过程，而非直接的简单的建立模型。

3、数据挖掘集成了各种分析方法。数据挖掘既可以像OLAP技术一样实现对假设的验证，而更核心的是其可以实现对掩藏的、不为人所知的(就是想破脑袋也想不到的哪些信息)知识的挖掘。

4、跟其他BI的技术一样，数据挖掘的最终目的是支持企业的业务决策。

数据挖掘技术的实际操作步骤有哪些?数据挖掘技术的特点有什么?总之，以上就是福昕知翼的小编在上文为大家进行的有针对性的解答，不知道大家看完之后，对于数据挖掘技术还有什么疑问吗?数据挖掘技术在我们现实生活中的应用非常的广泛，如果你也想从事数据分析师这个职业的话，自然要掌握这个技能了。