Data Mining, или интеллектуальный анализ данных, включает в себя несколько ключевых стадий, которые помогают извлечь полезную информацию из больших объемов данных. Давайте рассмотрим каждую из предложенных стадий и определим, какие из них являются правильными в контексте Data Mining.

1. Визуальное моделирование: Это не является отдельной стадией Data Mining. Визуализация данных может быть частью процесса, но она скорее используется для представления результатов анализа, чем для самого процесса извлечения данных.
2. Анализ предметной области: Это важная стадия в Data Mining. Она включает в себя понимание бизнес-контекста и определение целей анализа. Это первый шаг, который помогает определить, какие данные нужны и какие вопросы мы хотим решить.
3. Анализ исключений: Это не является отдельной стадией Data Mining. Однако обнаружение аномалий может быть частью анализа данных, особенно когда мы ищем необычные или неожиданные паттерны в данных.
4. Прогностическое моделирование: Это ключевая стадия в Data Mining. Она включает в себя использование статистических и машинных методов для предсказания будущих результатов на основе исторических данных.
5. Свободный поиск: Это не является отдельной стадией Data Mining. Свободный поиск может относиться к исследованию данных без конкретных целей, но в контексте Data Mining процесс обычно более структурирован и целенаправлен.

Итак, правильными стадиями Data Mining из предложенных являются:

• Анализ предметной области
• Прогностическое моделирование