数据发掘的进程会随不相同的范畴的运用而有所改变，每一种数据发掘技能也会有各自的特性和运用进程，针对不同问题和需求所拟定的数据发掘进程也会存在必定的差异。此外，数据的完好程度、专业技能人员支撑的程度等都会对树立数据发掘进程有所影响。

  这些要素造成了数据发掘在各不相同的范畴中的运用、规划，以及流程的差异性，即便同一工业，也会由于剖析技能和专业相关常识的涉入程度不同而不同，因而关于数据发掘进程的系统化、标准化就显得分外重要。如此一来，不光能够较简单地跨范畴运用，也能结合不同的专业相关常识，发挥数据发掘的真实精力。

  数据发掘牵涉了很多的准备作业与规划作业，事实上许多专家都以为整套数据发掘的进程中，有80%的时刻和精力是花费在数据预处理阶段，这中心还包含数据的净化、数据格式转化、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据发掘技能的剖析之前，还有许多准备作业要完结。

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