1、数据采集：数据采集是人工或自动从现实世界中搜集数据的过程，它可以采用各种方式，包括调查和实验。许多实际应用中，采用现存数据库中的数据也可以作为采集的一部分。
2、数据清理：数据清理是指将原始数据处理成有用的形式的过程。它要求对数据进行检查，去除重复和错误数据，以及进行其他必要的处理和转换，以便准备用于分析。 3、数据集成：数据集成是把不同的数据集合并在一起的过程，通常是把数据转换为一种中心的和适应不同源的形式。它可以手工完成，也可以使用专用的软件和程序自动处理完成。
4、数据挖掘：数据挖掘是指从大量的历史数据中发现有用的信息和关联的过程。它可以用于预测和发现最佳的计划，建立关系图并预测未来趋势。
5、可视化：可视化是指使用图形和数据可视化工具及技术来描述和分析数据。这些图形通常是折线图、柱状图、饼图等，这些图形能够帮助用户更快地了解数据的趋势，特点、模式以及关系。
6、模型构建：模型构建是指使用模型去预测未来结果的过程。一般来说，模型构建要根据企业的问题进行定制，以适应企业具体需求。模型包括线性、回归、决策、关联、分类和聚类。
7、模型评估：模型评估是指根据构建出来的模型对实际情况进行预测，用来评估构建出来模型的准确性和可靠性的过程。通常采用精度、准确率、召回率和ROC曲线等指标评估模型的质量。
8、预测：预测是使用构建的模型来预测能更准确地解决企业问题。通常根据你观察的模型来判断未来结果的趋势和模式，同时要考虑实际情况的不确定性。
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