数据挖掘的目的，就是从数据中找到更多的优质用户。什么是有指导的数据挖掘方法模型，以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型，首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。
首先要定义模型的结构和目标。
二、增加响应建模。
三、考虑模型的稳定性。
四、通过预测模型、剖析模型来讨论模型的稳定性。
下面我们将从具体的步骤谈起，如何构造一个有指导的数据挖掘模型。
1、把业务问题转换为数据挖掘问题
·确定谁是不大可能续订的客户
·为以家庭为基础的企业客户设定一个拨打计划，该计划将减少客户的退出率
·确定那些网络交易可能是欺诈
·如果葡萄酒和啤酒已停止销售，列出处于销售风险的产品
·根据当前市场营销策略，预测未来三年的客户数量
有指导数据挖掘往往作为一个技术问题，即找到一个模型以解释一组输入变量与目标变量的关系。这往往是数据挖掘的中心，但如果目标变量没有正确的定义以及没有确定适当的输入变量。反过来，这些任务又取决于对要解决的业务问题的理解程度。没有正确的理解业务问题就没办法把数据转化为挖掘任务。在技术开始之前，必须认识两个问题:如何使用结果？以何种方式交付结果？
客户可能离开，确定有多少新客户加入，以及他们会停留多久。而新客户的加入，不只是意味着预测模型要解决的问题，还是被纳入到业务目标和预算之中。
有指导的数据挖掘项目可能会产生几个不同类型的交付形式。交付形式往往是一个报表或充满图标和图形的简报。交付形式会影响数据挖掘的结果。当我们的目的是提醒销售惊雷时，产生一个营销测试的客户列表是不够的。所谓的如何交付结果，就是在挖掘结果产生之后，我们要如何给用户提供这个结果，目的是好的，但实际的过程中会遇到，会遇到我们没有办法去交付这个结果。因为，你交付的结果，可能会导致一些本不该流失的客户，却流失了。这也是在具体工作之前，我们要考虑的问题。
数据挖掘人员的作用是确保业务问题的最后表述可以被转换成一个技术问题。前提是正确的业务问题。
2、选择合适的数据
寻找客户数据的首要地方就是企业数据仓库。仓库中的数据已经被清洗和核实过，并且多个数据源被整合到一起。一个单一的数据模型有望确保命名相似的字段在整个数据库和兼容的数据类型中都有相同的含义。企业数据库是一个历史数据库，新数据不断的被追加，但历史数据一直不变。从这一点更有利于做决策支持。
问题在于，在许多企业组织中，这样的数据仓库实际上并不存在，或者存在一个或多个数据仓库，不符合直接作为规范的数据用来挖掘。在这种情况下，挖掘人员，必须寻求来自不同的部门的数据库和业务系统内的数据。业务系统数据是指执行一个特定的任务，如网站运行，索赔处理，完成呼叫或账单处理。它们的目标是快速、准确的处理事务，数据可以保存成任何格式。而这些对于没有数据仓库的一些企业来说，这些数据往往是隐藏的很深，需要大量的企业调度和规划来整理这些数据。这也就谈到了一个问题：就是数据仓库对一家企业的重要性，而建立企业级数据仓库，需要的决策不是一个经理就可以完成的，这可能需要企业级最高领导下令，下面的所有部门全部配合。
数据挖掘工作的方式并不是一直等到完美和干净的数据才进行下一步工作。虽然需要额外干净的数据，但是受挖掘必须能够使用目前的数据，提前入手，开始工作。
3、认识数据
在数据用于构建模型之前，在探索数据上花费时间的重要性通常没有得到足够的重视。后面我们会抽出绝对的篇幅来说明这个问题。优秀的数据挖掘工程师似乎非常依赖直觉——例如，某种程度上能够猜测将要派生的变量结果如何。要在陌生的数据集中利用直觉来感应发生了什么事情，唯一办法就是陷入数据之中，你会发现许多数据质量的问题，并能够得到启发提出在其他情况下不容易被发现的问题。
4、创建一个模型集
模型集包含建模过程中使用的所有数据。模型集中的一些数据被用来寻找模式，对于一些技术，模型集中的一些数据被用来验证该模型是否稳定。模型集也可用来评估模型的性能。创建一个模型集需要从多个数据源聚合数据以形成客户签名，然后准备数据进行分析。
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