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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘作为一种从海量数据中提取有价值信息的方法，受到广泛关注，数据挖掘并非一蹴而就，其过程涉及数据采集、预处理、存储、呈现等多个环节，本文将从数据采集与预处理的角度出发，对数据挖掘过程中的关键作用进行综述。
数据采集
1、数据采集的定义
数据采集是指从各种数据源中获取所需数据的过程，数据源可以是数据库、文件、传感器、网络等，数据采集是数据挖掘的基础，其质量直接影响后续的数据挖掘效果。
2、数据采集的方法
（1）直接采集：直接从原始数据源中获取所需数据，如数据库查询、文件读取等。
（2）间接采集：通过中间环节获取所需数据，如数据爬取、API调用等。
（3）主动采集：根据需求主动获取数据，如传感器采集、日志记录等。
数据预处理
1、数据预处理的意义
数据预处理是指在数据挖掘前对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，以提高数据质量，降低后续数据挖掘的难度，数据预处理是数据挖掘过程中的关键环节，其质量直接影响挖掘结果的准确性。
2、数据预处理的方法
（1）数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等，提高数据质量。
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（2）数据转换：将数据转换为适合挖掘模型的形式，如归一化、标准化等。
（3）数据集成：将多个数据源中的数据合并，形成统一的数据集。
（4）数据规约：降低数据规模，提高挖掘效率。
数据存储
1、数据存储的意义
数据存储是指将预处理后的数据存储在数据库、文件系统等存储介质中，以便于后续的数据挖掘和分析，数据存储是数据挖掘的基础，其质量直接影响挖掘效果。
2、数据存储的方法
（1）关系型数据库：适用于结构化数据存储，如MySQL、Oracle等。
（2）非关系型数据库：适用于非结构化数据存储，如MongoDB、Redis等。
（3）分布式文件系统：适用于大规模数据存储，如Hadoop HDFS、Cassandra等。
数据呈现
1、数据呈现的意义
数据呈现是指将挖掘结果以图形、表格、报告等形式展示给用户，以便于用户理解和分析，数据呈现是数据挖掘的最终目标，其质量直接影响用户对挖掘结果的满意度。
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2、数据呈现的方法
（1）图表化：将数据以图表形式展示，如柱状图、折线图、饼图等。
（2）可视化：将数据以三维、四维等形式展示，如地理信息系统、时间序列分析等。
（3）报告化：将挖掘结果以报告形式展示，如PDF、Word等。
数据挖掘变化
1、数据挖掘变化的意义
数据挖掘变化是指随着数据采集、预处理、存储、呈现等环节的变化，挖掘结果也会发生相应的变化，关注数据挖掘变化有助于优化挖掘过程，提高挖掘效果。
2、数据挖掘变化的方法
（1）实时监控：对数据挖掘过程进行实时监控，及时发现并解决潜在问题。
（2）持续优化：根据数据挖掘变化，不断优化数据采集、预处理、存储、呈现等环节。
数据采集与预处理是数据挖掘过程中的关键环节，其质量直接影响挖掘效果，本文从数据采集、预处理、存储、呈现等方面对数据挖掘过程进行了综述，以期为数据挖掘实践提供参考，在今后的工作中，应关注数据挖掘变化，持续优化数据挖掘过程，提高挖掘效果。
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