杭州数据安全治理供应商指出，每个阶段的顺序并不保持不变。数据挖掘是一项正在进行的工作,从之前的流程和解决方案中获得的经验和教训。下面杭州数据安全治理简要介绍数据挖掘各阶段的特点。

1)数据挖掘业务的理解。杭州数据安全治理供应商指出，这一阶段的特点是从商业的角度了解数据挖掘项目的目标和需求，通过理论分析找出数据挖掘的可操作性问题，并制定初步的实现目标的方案。

2)数据挖掘的理解。从原始数据的收集到熟悉数据，指出数据质量问题，探索对数据的初步理解，形成对探索关系的假设。

3)数据挖掘准备。这个阶段包括从原始和未处理的数据中构建数据挖掘所需信息的所有活动。数据准备任务可以执行多次，没有指定的顺序。这些数据挖掘任务的主要目的是根据量纲分析的要求从源系统中获取所需的信息，同时对数据进行转换和清理。

4)数据挖掘建模。在这个阶段，选择和应用各种数据挖掘建模技术，并对数据挖掘参数进行校准，使其达到最优值。通常，对于同一类型的数据挖掘问题一般会采用多种建模技术。

5)数据挖掘评价。杭州数据安全治理供应商讲到，在模型的最终发布之前，还要注意检查模型建立的步骤。这一阶段的主要目的是确认重要的业务问题已得到充分考虑。

6)数据挖掘准备。数据模型完成后，客户可以根据当时的背景和目标完成情况，在现场决定如何使用模型。