1、收集数据
收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。
2、准备数据
主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。
3、分析数据
通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。
4、训练算法
整个工作流最核心的一步，根据现有数据选择算法，生成训练模型。主要是算法选择和参数调整：
算法的选择，需要对算法性能和精度以及编码实现难度进行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱对数据集的限制情况都是算法选择考虑的内容)。实际工程上，不考虑算法复杂度超过O(N^2)的算法。Java的Weka和Python的Scipy是很好的数据挖掘分析工具，一般都会在小数据集做算法选择的预研。
参数调整。这是一门神奇的技能，只能在实际过程中体会。
5、测试算法
这一步主要是针对监督算法(分类,回归)，为了防止模型的Overfit，需要测试算法模型的覆盖能力和性能。方法包括Holdout，还有random subsampling.
非监督算法(聚类)，采用更加具体的指标，包括熵,纯度,精度,召回等。
6、使用,解释,修正算法
数据挖掘不是一个静态的过程，需要不断对模型重新评估，衡量，修正。算法模型的生命周期也是一个值得探讨的话题。
温馨提示：
