流程说明：

暂且总结为五步：1、确立挖掘目的，2、数据准备，3、数学建模，4、模型评估，5、模型应用。

第一步：确立挖掘目的，

确立业务目标 -->  对目标做简单评估，确立所需要的数据类型，人力资源及风险等， ----> 确立数据挖掘的目标  ---->制定实施计划

第二步：数据准备

1）、数据选择：白猫黑猫能抓老鼠就是好猫，只要第一步确立了目标， 奔着这个目标选择各种与目标相关的数据，公司内部数据，外部行业数据，互联网数据等。可以爬去公开网站数据等。

2）、数据筛选：判断数据是否有缺失，如果缺失确定填充缺失字段或者删除缺失字段，数据类型一致性如日期时间，编码格式。等

3）、数据转换：对于结构化数据进行汇总导出排序异常值处理等，非结构化数据进行分词，情感分析，词频统计，去噪音等。

4）、数据优化：深入分析数据，主要清洗噪音数据。修改或删除异类数据

第三步：数学建模

1）、技术选择：根据自己技能选择适合的模型

2）、构建模型：根据数据，构建模型，

3）、模型评估：根据测试如交叉验证等测试结果，进行参数调优，并且评估各个模型，最终选择最合适的模型。

第四步：结果评估

根据模型跑出的结果，结合第一步中数据挖掘的目的。根据实际应用的情况，验证模型是否适合解决实际问题。如果能够解决，选择最优的一套模型或者多套模型混合部署在业务应用系统。从而为实际问题服务，如果都没能解决实际问题。返回重新调整模型或者重建。实践是检验真理的唯一标准。

第五步：模型应用

上一步以说。如果有合适的模型。与业务系统对接。确立最终方案。Do it !!!