什么是数据挖掘？
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数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程。它使用统计学、机器学习、人工智能等技术，分析数据以发现隐藏的规律和趋势，帮助决策制定。数据挖掘广泛应用于商业、科学、医疗等领域。
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数据挖掘的具体步骤有哪些？
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数据挖掘的具体步骤通常包括：

1. 问题定义：明确要解决的业务或研究问题。
2. 数据收集：从各种来源收集相关数据。
3. 数据预处理：清洗、转换和整理数据，处理缺失值和异常值。
4. 数据探索：通过统计分析和可视化初步了解数据特征。
5. 模型构建：选择适当的算法，构建预测或分类模型。
6. 模型评估：评估模型的准确性、稳定性和可解释性。
7. 结果解释：将模型结果转化为可操作的见解或建议。
8. 部署应用：将模型应用于实际业务中，产生实际价值。

这些步骤可能需要多次迭代，以优化结果。
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在数据挖掘中，如何处理缺失值？
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在数据挖掘中处理缺失值的常见方法有：

1. **删除法**：直接删除含有缺失值的记录或特征。适用于缺失值较少且删除后不影响整体分析的情况。
2. **填充法**：使用某种策略填补缺失值。
   - **均值/中位数/众数填充**：用该特征的均值、中位数或众数填充缺失值。
   - **预测填充**：利用其他特征建立模型，预测缺失值。
   - **插值法**：对时间序列数据使用插值方法填补缺失值。
3. **使用特殊值**：用特定值（如0、-1或“未知”）表示缺失值，适用于某些特定的业务场景。
4. **多重插补**：生成多个可能的缺失值预测值，构建多个数据集，进行多次分析后再合并结果。

选择合适的方法需根据数据特征和分析目标来决定。
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