前言：
由于自己是统计专业的，并且最近做的项目里边涉及到了数据挖掘的知识点，所以就抽出时间来总结一下数据挖掘的知识点，如有不当之处希望各位读者指正。
主要想讲一讲数据挖掘的概念以及关于数据的一些内容，相对来说，理论内容偏多，但加深对这些东西的认识会让你在做数据挖掘时更有目的性。
1.数据挖掘
定义：在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。
数据挖掘的一般过程包括以下这几个方面：
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数据预处理
确定数据集后，就开始对数据进行预处理使得数据能够为我们所用了。包括数据清理、数据集成、数据规约和数据变换方法。
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数据挖掘
通常进行的特征的构造然后放到特定的模型中去计算，利用某种标准去评判不同模型或组合模型的表现，最后确定一个最合适的模型用于我们的后处理
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后处理
后处理的过程相当于我们已经发现了那个我们想要找到的模式，我们会去应用它或者用合适的方式将其表示出来。
2.数据挖掘的一般过程
3.数据挖掘常见的一些算法
参考链接：https://blog.csdn.net/sinat_22594309/article/details/74923643