准备数据

　　如以下关系图中突出显示的那样，数据挖掘过程的第二步就是合并和清除定义问题步骤中标识的数据。

　　数据可以分散在公司的各个部门并以不同的格式存储，或者可能包含错误项或缺少项之类的不一致性。例如，数据可能显示客户在产品推向市场之前购买该产品，或者客户在距离她家 2,000 英里的商店定期购物。

　　数据清除不仅仅是删除错误数据，还包括查找数据中的隐含相关性、标识最准确的数据源并确定哪些列最适合用于分析。例如，应当使用发货日期还是订购日期?最佳销售影响因素是数量、总价格，还是打折价格?不完整数据、错误数据和输入看似独立，但实际上有很强的关联性，它们可以以意想不到的方式影响模型的结果。因此，在开始生成挖掘模型之前，应确定这些问题及其解决方式。

　　通常，您使用的是一个非常大的数据集，并且无法仔细查看每个事务。因此，必须使用某种自动化的形式(如，在 Integration Services 中)来浏览数据并找到这些不一致。Microsoft SQL Server 2008 Integration Services (SSIS) 包含完成该步骤所需的所有工具，步骤内容包括转换到自动执行数据清除和合并。

　　需要特别注意的是用于数据挖掘的数据不必存储在联机分析处理 (OLAP) 多维数据集中，或者甚至不必存储在关系数据库中，但是您可以将它们作为数据源使用。您可以使用已被定义为 Analysis Services 数据源的任何数据源执行数据挖掘。这些数据源可以包括文本文件、Excel 工作簿或来自其他外部提供程序的数据。

　　浏览数据

　　如以下关系图中突出显示的那样，数据挖掘过程的第三步就是浏览已准备的数据。