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数据挖掘的五个基本流程
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第一步，对数据的了解和可视化
1、几行几列，有多少个特征，多少样本
2、是否有缺失值，看看缺失值的情况
3、看数据类型，是否有一些字符型数据，因为后续的模型需要用到的是数值型数据
4、对数据做个可视化，看看数据长什么样
第二步，对目标的了解以及对数据的初步处理
1、对数据挖掘的目标要有所理解，通过理解，可以进行这一步的主要分析
2、缺失值：通过对数据以及目标的理解，看看 a、是否可以直接删除该缺失数据 b、如果不能删除，用什么样的方法填充它比较好，常见的有均值，中位数，或者拉格朗日法，牛顿法等填充。这个填充要基于对数据的了解，才方便自己选择具体方法进行处理，例如你的数据可能是由于低于某些仪器的检测下限所造成缺失的，那么可以用0来填充。
3、异常值：看数据是否处于异常，可以用 3σ原则，PCA，箱线图等等，至于是否要处理也要看建模的目标对于异常值的考虑。
第三步，数据预处理
主要是对数据进行归一化，标准化，字符型数据转化成数值性数据，包括min-max,z-score, one-hot
第四步，特征工程
经历了数据的预处理之后，接下去就是进行特征工程了，特征工程顾名思义就是对数据里面的特征进行一个操作，选择后续可以提高模型效果的特征。
1、相关性分析，选择一些与目标强相关性的特征
2、递归法，一开始，可以让所有特征进入模型，之后利用模型选择出来的important_feature得到重要特征，再选择top n的特征(n由自己选择)进入模型训练
3、还有其他一些方法(后续补充)
第五步，建立模型
在进行特征工程之后，我们一般会建立2-3个模型，来比较这几个模型在这个任务上哪个模型更好。
例如：
分类模型：KNN、贝叶斯分类、决策树、随机森林、SVM、逻辑回归
回归模型：简单线性回归、多重线性回归、一元非线性回归、lasso回归、岭回归
聚类模型：k-means、DBSCAN密度法、层次聚类法。
那么一般这些模型大家都可以直接使用sklearn中对应的模型。
第六步，模型优化
选择好模型之后，对于模型性能的进一步优化也是非常重要的
模型的参数优化：网格搜索、随机搜索，选择最优的模型参数
k-折交叉验证，避免过拟合
模型评价：一般模型评价有准确率(分类模型)，或者RMSE,R2(回归模型)等，当然也有F1-score(分类问题里面数据不平衡情况)等。
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