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到了这里，我们清楚了数据挖掘可以解决哪些问题，那么具体该怎么去做呢？数据挖掘也是有方法论的，实际上数据挖掘经过了数十年的发展和无数专家学者的研究，有很多人提出了完整的流程框架，这对于我们来说简直是福音。当然，如果你在使用的过程中觉得这些东西有问题，或者还有改进的空间，那也不要惧怕权威。
如何依照这个方法的六个步骤进行数据挖掘。
一、业务理解
在这个流程中，第一部分是业务理解。想象你在一个外贸公司上班，有一天你的老板突然跟你说，小明，你能不能训练一个模型来预测一下明年公司的利润呢？这就是一个业务需求。若要解决这个问题，首先你要弄明白需求是什么，这就是业务理解，或者也可以叫做商业理解。比如你要搞清楚什么是利润，利润的构成是什么样的，利润受什么影响？同事老板说的利润是净利润还是毛利润等等问题。
业务理解主旨是理解你的数据挖掘要解决什么业务问题。任何公司启动数据挖掘都是想为业务赋能。因此我们必须从商业或者从业务的角度去了解项目的要求和最终的目的，去分析整个问题涉及的资源局限、设想，甚至是风险意外等情况，从业务出发到业务中去。数字化转型网www.szhzxw.cn
二、数据理解
第二个步骤，明白了问题，还要明白解决问题需要什么数据，这就是数据理解。比如这个时候你的老板又跟你说了，小明我想改改需求，能不能多给我做几个模型，把竞品公司明年的利润也都算一算，我想对比一下。然而巧妇难为无米之炊，你根本就没有这个数据，这个需求也就无从完成。
数据理解阶段始于数据的收集工作，但我认为重点是在业务理解的基础上，对我们所掌握的数据要有一个清晰明确的认识，了解有哪些数据，哪些数据可能对目标有影响，哪些可能是冗余数据，哪些数据存在不足或者缺失等等。需要注意的是，数据理解和业务理解是相辅相成的，因此，你在制定数据挖掘计划的时候，不能只是单纯的谈需求，这也是大多数初入门的数据挖掘工程师容易忽略的。数据理解的不好，很可能会导致你对业务需求的错误评估，从而影响后续进度甚至是结果。
三、数据准备
完成了上面两个步骤之后，我们就可以进入到第三个环节准备数据了。你需要找销售要销售数据，找采购要采购数据，找财务要各种收入支出数据，然后整理所有需要用到的数据，想办法补全那些缺失的数据，计算各种统计值等等。数字化转型网www.szhzxw.cn
数据准备就是基于原始数据去构建数据挖掘模型所需的数据集的所有工作，包括数据收集、数据清洗、数据股权、数据整合、数据转换、特征提取等一系列的动作。事实上，在大多数的数据挖掘项目中，数据准备是最困难、最艰巨的一步。如果你的数据足够干净和完整，那么在建模和评估阶段所付出的精力就越少，甚至都不必去使用什么复杂的模型，就可以得到足够好的效果。所以这个阶段也是十分重要的。
四、构建模型
完成了数据的准备，我们就可以进入到构建模型的阶段，这个阶段也可以叫做训练模型，我们会把准备好的数据投喂给算法，所以这个阶段重点解决的是技术方面的问题，会选用各种各样的算法模型来处理数据，让模型学习数据的规律，并产出模型用于后续的工作。对于同一个数据挖掘的问题类型，我们可以有多种方法选择使用。如果有多重技术要使用，那么在这一任务中，对于每一个要使用的技术，要分别对待一些建模方法，对数据的形式有具体的要求，比如SVM算法只能输入数值型的数据，因此在这一阶段重新回到数据准备阶段执行某些任务也是非常有必要的。
五、评估模型
训练好了模型，我们就可以进入到模型评估的阶段。在这个阶段，我们已经建立一个或者多个高质量的模型。但是模型的效果如何，能否满足我们的业务需求，就需要使用各种评估手段、评估指标，甚至让业务人员一起参与进来，彻底的评估模型，回顾在构建模型过程中所执行的每一个步骤，以确保这些模型达到了目标。在评估之后会有两种情况，一种是评估通过，进入到上线部署阶段。另一种当然就是评估不通过，那么就要反过来再进行迭代更新了。数字化转型网www.szhzxw.cn
六、模型部署
如果我们顺利地通过了评估，终于到了部署阶段，此时可能还要解决一些实际的问题。比如长期运行的模型是否有足够的机器来支撑数据量以及并发程度会不会造成我们部署的服务出现问题。但是关于数据挖掘的生命周期可能还远未结束，关于一些特殊情况的出现可能仍然无法处理。以及在后续的进程中，随着新数据的产生以及变化，我们的模型仍然会发生一些变化。所以部署是一个数据挖掘项目的结束，也是一个数据挖掘项目的开始。
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