数据挖掘框架

1）商业理解：理解业务需求，透过现象看本质，了解动机

2）数据理解：进行数据收集并进行初探，例：记录条数、时间、维度、属性等

3）数据准备：数据清洗(去重、去异常、规约等操作)

4）建模：优先指建立业务逻辑模型

5）评估：对模型进行评估

6）部署：真实落地，包括可视化、工程化、报告