数据挖掘是一系列数据处理的工作流，它可以从复杂的数据集中提取有价值的信息。它也可以用于预测未知的数据，如商业洞察，市场营销和仿真模型等。数据挖掘过程模型能够以一种清晰的方式来定义数据挖掘任务，从而使这些任务更加容易进行。
数据挖掘过程模型包括：解释，清洗，选择，建模，评估和部署环节。在数据挖掘的解释阶段，开发人员需要分析有关数据收集，储存，处理和可编程性的信息，以弄清要求和限制，并计划技术策略。清洗阶段是根据记录质量做出一些修改，这可能包括填补缺失值，识别和删除冗余值和清除非有效值。
第三个阶段是数据选择，开发人员会根据挖掘任务决定从所有可用数据集中选择哪些要使用的。建模阶段是开发人员根据定义的任务，使用数据来建立或调整一个适当的模型。最后，评估阶段是评估模型的准确性，性能和功能，然后决定是否需要进一步的改进，或者这些模型可以用来处理用户的实际任务，最后就是部署阶段，将模型应用到实际操作中。
总之，数据挖掘过程模型是一个重要的工具，它可以帮助开发人员实现有价值的数据挖掘任务，以及开发出更准确的模型。
