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①数据整理:删除噪声、不一致的数据。②数据集成:将多源数据综合起来。
③数据筛选:抽取与分析任务相关的数据。④数据转换:数据转换或合并成适当的形式,以利于挖掘。
⑤数据挖掘:采用智能化的方法来抽取数据中隐藏着的模式与知识。
⑥模式评估:根据一定价值标准对挖掘的结果进行评估。
⑦知识表达:采用可视化和知识表达技术,表示挖掘结果。

数据挖掘和联机分析处理比较 OLAP 方法先建立一系列的假设,然后通过 OLAP 证实或推翻这些假设,最终得到自己的结论,因此 OLAP 分析过程在本质上是一个演绎推理的过程。
数据挖掘是在数据库中自己寻找模型,在本质上是一个归纳的过程数据挖掘和 OLAP 具有一定的互补性
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