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数据挖掘一般流程由几个重要阶段组成，主要包括数据预处理、数据探索、模型构建和评估。首先，在数据预处理阶段，需清洗和整理原始数据，确保数据质量和可用性。接着，在数据探索阶段，通过统计和可视化分析来理解数据特征和分布。然后，在模型构建阶段，根据业务需求选择合适的算法进行训练并优化模型。最后，在模型评估阶段，通过测试数据
版本:版本2.0.5
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