数据挖掘的过程一般有这么几步：

1. 数据预处理，如数据清洗，填补缺失值，填补缺失值方法很多，可以将缺失值较多的样本删除，

    或者根据变量之间的相关关系和相似性填补

2. 获取预测模型，模型用来根据未来解释变量的值预测目标变量，也可以用来解释变量之间的相

    互联系。根据问题的需要可以建立不同的模型。

3. 模型选择与评价，获得预测模型后，选择预测效果，稳定性最好的模型作为最终模型，评价模

   型好不好的标准很多。

4. 用最终模型进行预测。