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数据挖掘主要侧重解决以下几类问题：
1. 预测问题：数据挖掘可以用来预测未来事件或结果。例如，根据过去的销售数据预测未来的销售趋势，或者根据用户的历史行为预测其下一步的行为。
2. 分类问题：数据挖掘可以用来将数据分为不同的类别或者标签。例如，根据用户的购买历史和兴趣标签，将其分为不同的用户群体。
3. 聚类问题：数据挖掘可以用来发现数据中的相似群体或聚类。例如，根据用户的行为数据，将用户分组成不同的类，从而识别出不同的用户类型。
4. 关联规则挖掘：数据挖掘可以用来发现数据中的关联或者规律。例如，根据顾客的购买记录，发现常常一起购买的商品，从而帮助商家进行推荐。
5. 异常检测：数据挖掘可以用来检测数据中的异常或者异常模式。例如，在银行交易中，可以利用数据挖掘技术检测出潜在的欺诈行为。
这些只是数据挖掘应用中的一部分例子，实际上数据挖掘可以处理的问题非常广泛。根据不同的需求和数据，数据挖掘方法和技术可以灵活应用，并帮助人们发现数据中隐藏的模式和知识。
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