数据挖掘的基本过程可以分为以下几个阶段：
1. 需求分析：明确挖掘目标，确定要解决的问题或要挖掘的知识类型。
2. 数据准备：收集和整理相关数据，包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
3. 数据选择：根据挖掘目标，从准备好的数据中选取合适的子集。
4. 预处理：对选定的数据进行进一步处理，如数据归一化、数据平滑、数据离散化等。
5. 特征选择：从数据中提取出对挖掘任务有用的特征。
6. 模式发现：使用算法在数据中寻找模式、关联、聚类或分类等。
7. 模式评估：评估挖掘出的模式是否具有价值，是否符合预期目标。
8. 知识表示：将挖掘出的模式以易于理解的形式表示出来。
9. 解释和利用：对挖掘出的知识进行解释，并应用到实际问题解决中。
10. 反馈和迭代：根据应用结果对挖掘过程进行调整，形成闭环。
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