数据挖掘的核心任务涵盖数据清洗、模式识别、预测建模等，但并不包括“揭秘其主要任务不包括哪项”这一任务。这个问题本身属于对数据挖掘概念的探讨，而非其实际操作内容。
在当今这个大数据时代，数据挖掘技术已经成为各行各业不可或缺的一部分，从金融、医疗、教育到政府机构，数据挖掘的应用无处不在，在众多令人眼花缭乱的数据挖掘任务中，有些任务似乎并不属于数据挖掘的主要任务范畴，究竟数据挖掘的主要任务不包括哪项呢？
我们需要明确数据挖掘的主要任务，数据挖掘的主要任务包括：
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1、数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等，目的是提高数据质量，为后续的数据挖掘工作奠定基础。
2、特征选择：从原始数据中筛选出对预测目标有重要影响特征的子集，降低模型复杂度，提高模型性能。
3、模型选择：根据实际问题和数据特点，选择合适的模型进行训练，如决策树、支持向量机、神经网络等。
4、模型训练：利用预处理后的数据，对选定的模型进行训练，得到模型的参数。
5、模型评估：通过交叉验证等方法，对训练好的模型进行评估，判断其性能。
6、模型优化：针对评估结果，对模型进行调整，提高模型性能。
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7、结果解释与可视化：将数据挖掘结果以图表、报告等形式呈现，便于用户理解和应用。
在上述任务中，哪项任务不属于数据挖掘的主要任务呢？
答案可能是：数据分析。
数据分析与数据挖掘虽然紧密相关，但两者在目标、方法和应用范围上存在一定差异，数据分析更侧重于对现有数据的探索和解释，旨在发现数据中的规律和趋势；而数据挖掘则更注重从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
以下是数据分析与数据挖掘的主要区别：
1、目标不同：数据分析的目标是探索数据中的规律和趋势，为业务决策提供依据；数据挖掘的目标是从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
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2、方法不同：数据分析常用的方法有描述性统计、相关性分析、回归分析等；数据挖掘常用的方法有聚类、分类、关联规则挖掘等。
3、应用范围不同：数据分析广泛应用于各行业，如市场调研、客户关系管理、风险管理等；数据挖掘则更侧重于特定领域的应用，如金融、医疗、互联网等。
在数据挖掘的主要任务中，数据分析并不属于其主要任务之一，在实际应用中，数据分析和数据挖掘往往是相辅相成的，共同推动业务的发展。
数据挖掘的主要任务不包括数据分析，了解数据挖掘的主要任务，有助于我们更好地应用数据挖掘技术，为企业和个人创造价值，在未来的发展中，数据挖掘与数据分析将相互融合，为人类社会带来更多可能性。
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