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　　伴随着数据库技术的发展和新应用的提出，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘是一种能从海量PG电子平台的、随机的、不完整的、复杂的数据中提取出对人们可能潜在和有用的信息和知识的过程，其中涉及到许多技术的处理。

　　清晰明确的挖掘目标是进行数据挖掘的前提，同时也是能够最大限度地发挥数据挖掘作用的关键。

　　针对数据挖掘目标如何选取样本。在选取样本时有三大原则，即时效性、可靠性和相关性。必须保证选择的样本数据是最新的、真实可靠并且与挖掘目标是高度相关的。同时选择数据的简明性，精选数据。

　　进一步对数据进行分析探究，为了保证预测质量需要对选取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理是必要的。

　　数据探索主要有：相关分析、异常分析、周期性分析、缺失值分析和样本交叉验证。

　　由于样本数据量一般较为庞大，数据结构较为复杂，样本数据维度过高，有缺PG电子平台失值，重复记录，不一致等等。对样本进行预处理也是必要的。

　　数据预处理之后，开始构建挖掘模型，在建模之前要考虑本次的目标是数据挖掘哪方面的应用，针对具体的应用类别选取合适的算法。

　　对数据挖掘的结果进行评价，对其中的不足之处以及可取之处进行总结，并不断改进。