数据挖掘技术的技术流程 对数据挖掘而言，首先是进行数据获取，数据获取的来源很多，有系统中自行记录的数据，对这种数据只要导出即可，同时也有外来数据，比如网页爬取得数据，或者是购买的数据，这些数据需要按照分析系统的需求进行导入。在完成了数据获取步骤后，就需要进行数据处理，数据处理即是处理数据中的缺失值，错误值以及异常值，按照相关的规则进行修正或者删除，同时在数据处理中也需要根据变脸之间的关系，产生出一系列的衍生变量。总而言之，数据处理的结果是可以进行分析的数据，所有数据在进行分析以前都需要完成数据处理的步骤。如果数据在分布上存在较极端的情况，就需要经历数据平衡的不走。例如对于要输出的原始变量而言，存在及其少量的一种类别以及及其大量的另一种类别，就像有大量的0和少量的1一样，在这种情况下，就需要对数据进行平衡，通过复制1或者削减0的形式生成平衡数据集。当完成数据平衡后，将会把数据处理的结果分出一部分作为验证集使用，如果数据平衡性好，那么剩下的部分作为训练集，如果平衡性不好，那么平衡数据集就会作为训练集使用。当有了训练集后，就按照相关的算法对训练集进行学习，从而产生出相关的规则和参数。当有了规则以后，就将产生的规则用在验证集中，通过对比已知。
七种常用的互联网数据挖掘的技术，数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，连接。
数据挖掘的技术基础是什么 1.统计学统计学虽然是一门2113“古老的”学科，5261但它依然是最基本的数4102据挖掘技术，特别是多元统1653计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2.聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。3.决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。4.人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。5.规则归纳规则归纳相对来讲是数据。
