数据挖掘基本流程不包括什么

数据挖掘是指从大量的、多种类型的数据中，找到隐藏在其中的、有价值的信息或模式的过程。数据挖掘基本流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择与转换、建模与评估、模型应用等一系列环节。然而，在这一系列的环节中，数据挖掘的基本流程不包括以下内容：

一、领域知识的获取和应用

数据挖掘不仅仅是机器学习和数据分析技术的应用，更需要领域知识。数据挖掘应该在深入了解领域知识的基础上进行，这样更有利于数据挖掘的结果和应用，而忽略领域知识的掌握，会导致建立的模型无法解释或者更倾向于简单使用数据噪声和缺失的默认值。

二、业务分析

业务分析是数据挖掘的先决条件，数据挖掘需要我们在分析业务的基础上才能分析出相关的业务模型和问题，从而找到解决问题的方法与技巧。倘若没有进行业务分析，将会出现如飞蛾扑火一般的场景，往往跟业务没有联系，不管用。

三、数据可视化

数据可视化是将数据呈现为图形，表格等方式，旨在让人们更好地了解数据，发现数据中的规律以及提取数据中的价值，并为后续的数据挖掘建模提供数据特征提取的基础。数据可视化为数据挖掘研究人员提供了更多更好的机会，如何用最少的艺术元素在人们的眼里展现出数据的内在价值，呈现出数据真正的面貌和意义。简单的数据图表或统计信息并未充分地发挥数据挖掘过程所需的高级可视化技术的神奇魅力。

四、数据质量评估

数据质量评估也是数据挖掘前的一个重要步骤，如果数据是错误的、不准确的或者不完整的，可能会影响数据挖掘后模型的准确性。因此，我们需要先对数据进行质量评估，帮助我们发现数据的错误、缺失或不准确情况，以便我们在进行数据挖掘时可以尽可能减少数据质量影响，选择更好的数据分析算法，减少模型误差，和提高分析结果的信度。

综上所述，虽然数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择与转换、建模与评估、模型应用等一系列环节，但是也需要重视数据挖掘中的其他因素，例如领域知识的获取和应用、业务分析、数据可视化、数据质量评估等。通过注重这些因素的综合运用，我们可以更好地发现数据潜在的价值，提高分析结果的质量和信度。