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数据挖掘的一般流程通常包括数据预处理、数据探索、模型构建、模型评估和部署。首先,数据预处理涉及清理和整理原始数据,确保数据质量和准确性。接着,数据探索帮助了解数据的特征和分布,为后续分析提供重要信息。然后,在模型构建阶段,选择适当的算法进行分析和预测。模型评估确保模型的准确性和有效性,并进行
版本:版本1.4.1
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