数据挖掘主要任务不包括数据收集、数据清洗、数据集成和数据预处理等基础性工作。它也不涉及具体的算法实现和编程细节。揭秘数据挖掘之外，关注领域如数据可视化、知识发现、预测模型评估等，这些通常在数据挖掘过程中被间接提及但非核心任务。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘（Data Mining）作为一门融合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的交叉学科，已经成为企业、政府和学术界关注的焦点，数据挖掘的主要任务旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识，以辅助决策和预测，在数据挖掘的广阔领域内，还有一些任务并不常被提及，本文将揭秘这些不常被关注的领域。
数据预处理
数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的一环，它主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等任务，尽管数据预处理的重要性不言而喻，但在实际应用中，以下任务却鲜有人关注：
1、数据去噪：数据去噪旨在去除数据中的异常值和噪声，提高数据质量，在实际操作中，人们往往更关注数据的完整性和准确性，而忽略了数据去噪的重要性。
2、数据集成：数据集成是将来自不同来源、不同格式的数据整合成统一的数据集，在这个过程中，如何处理数据格式不一致、数据冗余和数据冲突等问题，成为数据集成过程中的难点，这些问题的解决往往被忽视。
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数据可视化
数据可视化是将数据以图形、图像等形式呈现，帮助人们直观地理解数据背后的规律和趋势，以下任务在数据可视化过程中不常被提及：
1、数据故事化：数据故事化是指通过讲述数据背后的故事，使数据更加生动有趣，在实际应用中，人们更注重数据本身的呈现，而忽略了数据故事化的作用。
2、数据交互：数据交互是指用户与数据可视化界面进行交互，以获取更多信息，在实际应用中，数据交互功能往往被简化，导致用户无法充分挖掘数据价值。
数据挖掘算法
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，它主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等任务，以下任务在数据挖掘算法领域不常被提及：
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1、算法调优：算法调优是指通过调整算法参数，提高算法性能，在实际应用中，人们往往只关注算法的选择，而忽略了算法调优的重要性。
2、算法融合：算法融合是指将多个算法结合，以实现更好的效果，在实际应用中，人们更倾向于选择单一算法，而忽略了算法融合的潜力。
数据挖掘应用
数据挖掘应用是数据挖掘的最终目标，它包括商业智能、推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域，以下任务在数据挖掘应用领域不常被提及：
1、应用评估：应用评估是指对数据挖掘应用的效果进行评估，以确定其是否满足预期目标，在实际应用中，人们往往只关注应用的结果，而忽略了应用评估的重要性。
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2、应用推广：应用推广是指将数据挖掘应用推广到其他领域，在实际应用中，人们更关注应用在特定领域的应用效果，而忽略了应用推广的潜力。
数据挖掘的主要任务之外，还有一些不常被提及的领域，了解这些领域，有助于我们更全面地认识数据挖掘，提高数据挖掘应用的效果，在今后的工作中，我们应该关注这些领域，不断创新和突破，推动数据挖掘技术的发展。
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