В процессе интеллектуального анализа данных (Data Mining) важно правильно определить последовательность этапов, чтобы обеспечить успешное выполнение проекта. Давайте разберем каждый этап и определим правильную последовательность:

1. Постановка задачи: На этом этапе необходимо четко определить цель анализа данных. Это включает в себя понимание бизнес-проблемы, которую необходимо решить, и определение конкретных вопросов или гипотез, на которые нужно ответить с помощью анализа данных.
2. Подготовка данных: После определения задачи необходимо подготовить данные для анализа. Это включает в себя сбор данных из различных источников, очистку данных от ошибок и пропусков, а также приведение данных к единому формату.
3. Изучение данных: На этом этапе проводится предварительный анализ данных, чтобы лучше понять их структуру и особенности. Это может включать в себя визуализацию данных, расчет основных статистических показателей и выявление аномалий.
4. Построение моделей: После изучения данных можно приступить к построению моделей. Это включает в себя выбор и применение различных алгоритмов машинного обучения или статистических методов для выявления закономерностей в данных.
5. Исследование и проверка моделей: На этом этапе необходимо оценить качество построенных моделей. Это делается с помощью различных метрик и методов валидации, чтобы убедиться, что модели работают правильно и дают точные прогнозы.
6. Развертывание и обновление моделей: После успешной проверки модели они могут быть развернуты в производственной среде для использования в реальных задачах. Также важно планировать регулярное обновление моделей, чтобы они оставались актуальными и эффективными.

Таким образом, правильная последовательность этапов процесса интеллектуального анализа данных выглядит следующим образом: постановка задачи, подготовка данных, изучение данных, построение моделей, исследование и проверка моделей, развертывание и обновление моделей.