数据挖掘工作中不是标志变异指标?

数据挖掘工作中不是标志变异指标包括数据清洗、特征选择、模型训练和结果评估等环节。数据清洗处理缺失值和异常值，特征选择筛选关键变量，模型训练选择算法参数，结果评估验证准确性。这些步骤需要结合业务目标和数据特点，避免过度依赖单一指标。

实际应用中，数据挖掘还涉及聚类分析、关联规则和分类预测等方法。聚类分析发现数据分组规律，关联规则挖掘商品购买组合，分类预测客户行为趋势。这些方法需要调整参数和迭代优化，确保模型稳定性和可解释性。