如今,越来越多的组织采用数据挖掘技术来解决实际问题。数据挖掘过程是一种重要的处理数据的策略，它可以帮助分析数据，从而对实际问题进行研究。数据挖掘过程模型描述了数据挖掘的过程，主要包括：数据采集、过滤、信息发现、事物模型构建和结果评估几个环节。
首先，进行数据采集，也就是从外部信息系统收集观测变量，以及将这些变量转换成机器可读的数据格式。其次，实施数据过滤，也就是在信息和变量之间建立联系，将不相关的信息移除，从而实现数据去噪声。然后，进行信息发现，即通过不同的机器学习算法，对采集的数据进行聚类分析，挖掘潜在的规律。接着，建立事物模型，利用挖掘的规律建立算法模型,并使用模型来验证数据发现的规律是否准确。最后，进行数据结果评估，也就是比较模型计算出来的结果和实际目标之间的差距，从而评估模型的精度和数据挖掘的效果。
以上就是数据挖掘过程模型，它是一个比较完整的过程，可以有效的帮助分析数据，从而更好的解决具体的问题。因此，在使用数据挖掘技术时，认真理解这一过程模型更为重要。
