数据预处理一般包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约四个处理过程。
方法/步骤
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结果验证[编辑]数据挖掘的价值一般带着一定的目的，而这目的是否得到实现一般可以通过结果验证来实现。验证是指“通过提供客观证据对规定要求已得到满足的认定”，而这个“认定”活动的策划、实施和完成，与“规定要求”的内容紧密相关。
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与数据挖掘有关的，还牵扯到隐私问题，例如：一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人，从而意图削减保险支出。然而，这种做法会导致伦理和法律问题。
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验证可以由数据挖掘的人自己完成，也可以通过其他人参与或完全通过他人的项目，以与数据挖掘者毫无关联的方式进行验证。一般验证过程中，数据挖掘者是不可能不参与的，但对于认定过程中的客观证据的收集、认定的评估等过程如果通过与验证提出者无关的人来实现，往往更具有客观性。通过结果验证，数据挖掘者可以得到对自己所挖掘的数据价值高低的评估。
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对于政府和商业数据的挖掘，可能会涉及到的，是国家安全或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。[5]
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数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命；但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。数据挖掘实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息，但它必须受到规范，应当在适当的说明下使用。如果数据是收集自特定的个人，那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。[6]
注意事项
此经验摘自维基百科，仅供参考
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