跨行业数据挖掘标准流程

商业理解	数据理解	数据准备	建模	评估	部署
确定商业目标	手机原始数据	数据集	选择建模技术	评估结果	计划部署
背景	原始数据的手机报告	数据集描述	建模技术	数据挖掘结果与商业成功	部署计划
商业目标			建模假设	标准的比较
商业成功标准	描述数据	选择数据		经核准的模型	计划监控和维护
	数据描述报告	包含、排除的理由	产生文本设计		监控和维护计划
评估场景			文本设计	评价流程
资源详细目录	浏览数据	数据清理		流程的回顾	产生最后的报告
必要条件、假定和约束	数据浏览报告	数据清理报告	构建模型		最后的报告
风险和意外事故			参数设置	确定下一步	最后的陈述
术语	验证数据质量	构造数据	模型	可能的行动决策列表
成本和利润	数据质量报告	派生的属性	模型描述		评价工程
		产生的记录			体验文档
确定数据挖掘的目标			评估模型
数据挖掘目标		集成数据	模型评估
数据挖掘成功标准		合并的数据	修订的参数设置

生成项目计划		格式化数据
项目计划		重新格式化的数据
工具和技术的初步评估

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