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1700503381 本阶段为数据挖掘商业实践（项目）的起始阶段，该阶段的核心内容包括正确理解业务背景和业务需求，同时能把业务需求有效转化成合理的分析需求（建模需求），并完成初步的分析（项目）计划。

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1700503383 [1]本图片摘自SPSS官方宣传资料。

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1700503388 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497752]

1700503389 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.2　数据理解

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1700503391 本环节从数据收集开始，通过一系列的数据探索和熟悉，识别数据质量问题，发现数据的内部属性。

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1700503396 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497753]

1700503397 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.3　数据准备

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1700503399 这个阶段类似于SEMMA中的数据调整阶段，其主要任务是数据清洗、重组、转换及衍生等。

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1700503404 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497754]

1700503405 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.4　模型搭建

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1700503407 该环节类似于SEMMA中的模式化环节，也就是模型的搭建和知识的发现环节。

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1700503412 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497755]

1700503413 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.5　模型评估

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1700503415 本环节主要内容包括彻底评估备选模型，挑选冠军模型，评价模型的稳定性，确保模型（或结论）正确回答了当初的业务需求。

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1700503420 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497756]

1700503421 数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 19.2.6　模型发布

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1700503423 正如本书多次强调的那样，模型的搭建并不是数据分析挖掘的目的，更不是项目的结束。只有将模型应用于业务实践，才能实现数据分析挖掘的商业价值，所以这个环节的重要性不言而喻。

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1700503425 本环节的核心内容包括模型投入业务应用，产生商业价值，并且应用效果要及时跟踪和反馈，以便后期的优化和更新。

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1700503427 仔细对照SEMMA方法论和CRISP-DM方法论，细心的读者不难发现，两者其实表达的是相同的意思，正所谓英雄所见略同。两大最知名的商业智能品牌异口同声说出来的数据挖掘方法论，难道不值得我们回味吗？

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