数据挖掘的主要任务与步骤
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式、规律和知识的过程。

其主要任务是通过数据预处理、特征选择、模型选择、模型构建和模型评估等步骤，实现对数据的挖掘和分析。

以下是具体的步骤：
1. 数据预处理：清洗数据，去除异常值、缺失值等，使数据集
更适合挖掘分析。

2. 特征选择：根据数据特征的重要性和相关程度，选择最具代
表性的特征，降低数据维度。

3. 模型选择：根据任务的不同，选择合适的数据挖掘模型，如
分类、聚类、关联分析等。

4. 模型构建：通过数据分析和建模，构建适合任务的数据挖掘
模型。

5. 模型评估：评估模型的准确性、稳定性和可靠性等指标，调
整模型参数，提高模型预测性能。

综上所述，数据挖掘的主要任务是从数据中挖掘出有用的信息和知识，为决策提供支持。

在数据挖掘过程中，需要进行多个步骤的处理和分析，才能得到准确、可靠的结果。

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