为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。这个流程的操作性很强，也是业界公认标准。
业务理解的主要工作有需求调研，了解商务背景；明确业务目标和成功的标准。数据理解和业务理解一般是同时进行的，主要内容包括确定建模所需要的数据，描述数据，探索数据，检验数据质量，明确数据挖掘目标和成功标准。这两个阶段的主要任务就是明确挖掘目标和建模数据，目标和数据都明确以后就可以开始着手准备数据。
数据准备的目的是建立数据集市或者宽表，主要工作包括选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据等等。如果企业的数据仓库建设比较完善，那么这个步骤的工作就非常简单，只需要做一些数据筛选，表的的关联工作即可。反之，如果数据都是一些非常原始的数据比如日志数据、流水数据，数据准备这部分就比较耗费时间和精力了，需要做很多数据汇总，特征提取的工作。
数据预处理和建模，这个环节是整个项目中含金量最高，难度最大的部分。不同的变量、数据类型、分布情况，对应的预处理的方式就不同，需要选择什么样的建模方法，参数如何调优，如何构建模型都是要考虑的问题。主要工作有：样本选取，确定训练样本、测试样本和验证样本、数据预处理、模型算法技术选型、筛选变量、模型训练、模型测试等。还需要强调两点：（1）数据预处理可能会花费大量的工作时间；（2）预处理和建模过程并非一次性执行完毕就大功告成了，需要不断的迭代优化，才能获得比较理想的结果。
模型评估，是对模型进行较为全面的评价的过程，计算模型的各种指标，比如 AUC，Gini，KS，Lift，模型稳定性等等，然后就是进行模型的业务应用测试，判断是否实现商业目标。部署应用就是把数据挖掘的成果部署到商业环境，应用于生产活动。
从数据挖掘的项目流程可以看出，建模时间和企业的数据情况、业务问题和模型复杂程度以及建模师的水平都密切关系。不过，即使数据仓