更改

#结果验证。

#结果验证。

2002、2004、2007、2014年的调查显示，CRISP-DM标准是数据挖掘者最常用的标准，在这些调查中，唯一使用的其他数据挖掘标准是SEMMA<ref>Gregory Piatetsky-Shapiro (2002) [http://www.kdnuggets.com/polls/2002/methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], Gregory Piatetsky-Shapiro (2004) [http://www.kdnuggets.com/polls/2004/data_mining_methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], [[Gregory Piatetsky-Shapiro]] (2007) [http://www.kdnuggets.com/polls/2007/data_mining_methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], Gregory Piatetsky-Shapiro(2014) [http://www.kdnuggets.com/polls/2014/analytics-data-mining-data-science-methodology.html ''KDnuggets Methodology Poll'']</ref>。然而，使用CRISP-DM的人数是其3-4倍。一些研究小组已经发表了关于数据挖掘过程模型的研究，例如阿泽维多 Azevedo和 桑托斯Santos曾在2008年对CRISP-DM和SEMMA这两套数据挖掘流程标准进行了比较。<ref name="AzevedoSantos">Azevedo, A. and Santos, M. F. [http://www.iadis.net/dl/final_uploads/200812P033.pdf KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20130109114939/http://www.iadis.net/dl/final_uploads/200812P033.pdf |date=2013-01-09 }}. In Proceedings of the IADIS European Conference on Data Mining 2008, pp&nbsp;182–185.</ref>

2002、2004、2007、2014年的调查显示，CRISP-DM标准是数据挖掘者最常用的标准，在这些调查中，唯一使用的其他数据挖掘标准是SEMMA<ref>Gregory Piatetsky-Shapiro (2002) [http://www.kdnuggets.com/polls/2002/methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], Gregory Piatetsky-Shapiro (2004) [http://www.kdnuggets.com/polls/2004/data_mining_methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], Gregory Piatetsky-Shapiro (2007) [http://www.kdnuggets.com/polls/2007/data_mining_methodology.htm ''KDnuggets Methodology Poll''], Gregory Piatetsky-Shapiro(2014) [http://www.kdnuggets.com/polls/2014/analytics-data-mining-data-science-methodology.html ''KDnuggets Methodology Poll'']</ref>。然而，使用CRISP-DM的人数是其3-4倍。一些研究小组已经发表了关于数据挖掘过程模型的研究，例如阿泽维多 Azevedo和 桑托斯Santos曾在2008年对CRISP-DM和SEMMA这两套数据挖掘流程标准进行了比较。<ref name="AzevedoSantos">Azevedo, A. and Santos, M. F. [http://www.iadis.net/dl/final_uploads/200812P033.pdf KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20130109114939/http://www.iadis.net/dl/final_uploads/200812P033.pdf |date=2013-01-09 }}. In Proceedings of the IADIS European Conference on Data Mining 2008, pp&nbsp;182–185.</ref>

===预处理===

===预处理===