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数据质量问题
1、缺失值：原始数据中存在大量缺失值，这会影响数据挖掘结果的准确性和可靠性，缺失值处理方法有：删除缺失值、填充缺失值、插值等。
2、异常值：原始数据中存在异常值，这会导致数据挖掘模型出现偏差，异常值处理方法有：删除异常值、修正异常值、替换异常值等。
3、数据不平衡：在分类问题中，正负样本数量不平衡，这会影响模型对少数类的识别能力，数据不平衡处理方法有：过采样、欠采样、合成样本等。
4、数据冗余：原始数据中存在大量冗余信息，这会增加数据挖掘的复杂度，数据冗余处理方法有：数据压缩、数据去重等。
数据类型问题
1、数值型数据：数值型数据存在数据类型不一致、量纲不一致等问题，这会影响数据挖掘模型的性能，数据类型处理方法有：数据标准化、数据归一化等。
2、分类数据：分类数据存在类别不平衡、类别关系复杂等问题，这会影响分类模型的准确性和可靠性，分类数据处理方法有：类别平衡、特征选择等。
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3、时间序列数据：时间序列数据存在数据缺失、数据波动等问题，这会影响时间序列分析模型的预测效果，时间序列数据处理方法有：数据插值、数据平滑等。
数据预处理问题
1、数据清洗：数据清洗过程中，需要去除噪声、异常值、重复数据等，以保证数据质量，数据清洗方法有：可视化、聚类、统计检验等。
2、特征工程：特征工程过程中，需要从原始数据中提取出有用的特征，以降低数据维度、提高模型性能，特征工程方法有：主成分分析、特征选择、特征提取等。
3、数据转换：数据转换过程中，需要将原始数据转换为适合数据挖掘模型的形式，数据转换方法有：数据离散化、数据编码等。
数据挖掘模型问题
1、模型选择：数据挖掘过程中，需要根据实际问题选择合适的模型，模型选择方法有：交叉验证、网格搜索等。
2、模型参数调整：模型参数调整过程中，需要优化模型参数，以提高模型性能，模型参数调整方法有：网格搜索、贝叶斯优化等。
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3、模型评估：模型评估过程中，需要评估模型在测试集上的性能，模型评估方法有：混淆矩阵、ROC曲线等。
数据挖掘应用问题
1、数据挖掘结果解释：数据挖掘结果解释过程中，需要将挖掘结果转化为可理解的形式，以指导实际应用，数据挖掘结果解释方法有：可视化、报告撰写等。
2、数据挖掘结果应用：数据挖掘结果应用过程中，需要将挖掘结果应用于实际问题，以实现业务目标，数据挖掘结果应用方法有：决策树、聚类分析等。
数据挖掘原始数据存在的问题主要包括数据质量、数据类型、数据预处理、数据挖掘模型以及数据挖掘应用等方面，针对这些问题，我们可以采取相应的解决策略，以提高数据挖掘的效果和实用性。
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