交互式可视化例外数据挖掘方法研究及应用的任务书任务背景：随着数据量的增多和数据维度的增加，传统的数据挖掘方法已经无法满足复杂数据分析的需求。于是，交互式可视化例外数据挖掘方法（InteractiveVisualOutlierMining，IVOM）应运而生，能够通过直观的可视化手段来展示数据的异常情况，并支持用户进行交互式探索和分析。任务描述：本研究的任务是探索IVOM方法在实际数据挖掘应用中的效果。具体来说，任务包括以下几个部分：1.综述目前IVOM方法的研究现状和应用情况，包括IVOM方法的基本原理、可视化技术应用、交互式分析方法等。2.选择一个现实世界的数据集，对数据进行预处理和清洗，建立合适的数据模型，并用IVOM方法分析和挖掘数据中的异常情况。3.通过比较分析现有的异常数据挖掘方法和IVOM方法的效果差异和优劣势，评价IVOM方法的适用性和实用性。4.可视化地展示分析结果，说明IVOM方法的优势和分析过程中用户的交互体验。5.总结研究，提出IVOM方法的改进和未来研究方向。任务成果：1.完整的研究报告，描述IVOM方法的研究现状和应用情况，并详细介绍数据挖掘的实际应用中的过程和结果。2.实现IVOM方法并选择一个数据集进行分析，评估这种方法的可行性和效果。3.结果展示，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和用户交互分析等步骤，并说明每个步骤的优势和缺点。4.评价报告，包括对IVOM方法的分析、评估和总结，提出改进方法和未来研究方向。5.文档和源代码等其他有关研究的文献资料。