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数据挖掘A的过程主要包括以下几个关键步骤：
定义问题：这是数据挖掘过程的起点，涉及到对业务问题和数据挖掘目标的明确定义。例如，如果目标是提高电子信箱的利用率，那么可能的具体目标包括提高用户使用率或提高一次用户使用的价值。这一步骤是至关重要的，因为它决定了后续分析的方向和重点。
建立数据挖掘库：这一步骤包括数据收集、数据描述、选择、数据质量评估、数据清理、合并与整合、构建元数据A以及加载数据挖掘库。这一过程确保了数据的准确性和完整性，为后续的分析提供了可靠的基础。
分析数据：在这一阶段，目标是找到对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否需要定义导出字段。这可能涉及使用具有良好界面和强大功能的工具软件来帮助完成这项任务。
准备数据：这是建立模型之前的最后一步数据准备工作，包括选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量。这一步骤为模型的建立提供了必要的准备。
建立模型：这是一个反复的过程，需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。首先用一部分数据建立模型，然后用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。
评价模型：模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。这包括了解模型的准确率以及在实际应用中可能遇到的错误类型和相关的费用。
实施：模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法：直接应用或在小范围内应用并取得测试数据后，再向大范围推广。
部署和更新模型：在数据挖掘的整个过程中，这一步骤是持续进行的，确保模型能够适应数据的动态变化和业务需求的变化。
这个过程涉及从理解业务需求到选择合适的数据挖掘方法，再到模型的建立、验证和最终的实施，是一个循环迭代的过程，旨在从大量数据中发现有用的信息和知识。
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