确保数据符合标准。除此之外，请仔细收集数据 加拿大电话号码 ，以便于理解。 2. 清理和提取数据 在下一个方法中，您必须以 Microsoft Access、OLTP 数据库、文本文件和电子表格的形式提取源数据。然后，根据数据模型将数据放入具有结构的仓库中。之后，您必须清除数据中的不一致和不兼容性。 3. 检查数据有效性 通过跟踪使用 extract 方法创建的数据模型来执行有效性检查。这样，所有数据都可以保证可信、最新且未更改。
4. 数据建模 在该方法中，使用数学模型或算法来获取数据中的模式。模式从一开始就与个人用户和企业的愿景保持一致。之后，必须确保结果符合数据 挖掘目标。 5. 评价 评估是一种将数据发现与业务目标进行比较的方法。此比较的结果用于确定数据建模是否可以应用于整个组织。 6. 部署 通过这种部署方式，您可以与各个业务运营平台 共享数据挖掘结果。 数据挖掘在数字世界中的应用 那么，数据挖掘在数字世界中的应用是什么样的呢？ 数字世界中的数据挖掘 目前，数字化几乎渗透到所有工作领域。
其中之一是通信行业，其特点是电信公司在线收集数据。例如，收集客户数据、服务满意度调查以及在网络提供商网站 上注册帐户。 数字化也进入了金融领域，例如银行和金融科技（fintech）。这些金融机构使用数据挖掘来收集各种主题，包括财产、金融交易和账户。 除了金融领域之外，保险公司也经常使用数据挖掘作为服务识别工具。通常，该公司会挖掘有关保险类型和人们对其服务的兴趣的源数据。 数据挖掘的应用已经从保险业扩展到体育领域。
