在数据挖掘中，有几个非常重要的任务，就是分类、聚类、预测和关联分析。它是我们进行数据分析的目的。
完成这些任务的流程是这样的：
一、准备阶段
1、输入数据：
2、数据预处理：
1、数据清洗
2、数据集成
3、数据变换
3、特征选择
标签化就是数据的抽象，特征的选择，用户画像就是特征的选择，我们以用户画像为例。
①、首先要设计唯一标识
②、为用户打标签（数据层标签）
③、为用户打标签（算法层标签）
也就是模型层的标签，这个用户画像类型的标签。
④、为用户打标签（业务层标签）
也就是预测标签，与业务的关联，也就是预测什么样的业务能够与什么样的用户产生什么样的结果。
【PS：推荐系统 - 简书】
一、3特征选择
二、分析阶段
【PS：请参考《人工智能--一种现代的方法》《终极算法》 - 简书】
