（一）数据读取
- 读取数据，并进行展示
- 统计数据各项指标
- 明确数据规模与要完成的任务
（二）特征理解分析 - 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响
- 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响
- 统计绘图得出结论
（三）数据清洗与预处理 - 对缺失值进行填充
- 特征标准化/归一化
- 筛选有价值的特征
- 分析特征之间的相关性
（四）建立模型 - 特征数据与标签准备
- 数据集切分
- 多种建模算法对比
- 集成策略等方案改进
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## 数据挖掘流程 **（一）数据读取** - 读取数据，并进行展示 - 统计数据各项指标 - 明确数据规模与要完成的任务 **（二）特征理解分析** - 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 - 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响 - 统计绘图得出结论 **（三）数据清洗与预处理** - 对缺失值进行填充 - 特征标准化/归一化 - 筛选有价值的特征 - 分析特征之间的相关性 **（四）建立模型** - 特征数据与标签准备 - 数据集切分 - 多种建模算法对比 - 集成策略等方案改进
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## 数据挖掘流程 **（一）数据读取** - 读取数据，并进行展示 - 统计数据各项指标 - 明确数据规模与要完成的任务 **（二）特征理解分析** - 单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响 - 多变量统计分析，综合考虑多种情况影响 - 统计绘图得出结论 **（三）数据清洗与预处理** - 对缺失值进行填充 - 特征标准化/归一化 - 筛选有价值的特征 - 分析特征之间的相关性 **（四）建立模型** - 特征数据与标签准备 - 数据集切分 - 多种建模算法对比 - 集成策略等方案改进
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