數(shù)據(jù)獲取從各種來源（如數(shù)據(jù)庫(kù)，文件或API）獲取數(shù)據(jù)，將其存儲(chǔ)在個(gè)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。在Qt中使用QFile、QDataStream或SQLite等庫(kù)來讀取和寫入文件，使用網(wǎng)絡(luò)模塊訪問HTTP API。

在我司開始分析之前，可能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行些預(yù)處理，清理缺失值，轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型，標(biāo)準(zhǔn)化等。這些操作在Qt的線程或異步任務(wù)中完成，以避免阻塞UI。

為了幫助用戶理解數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在模式提供種方式來顯示數(shù)據(jù)。Qt提供了許多用于繪制D和D圖表的類，如QGraphicsView, QChartView等。對(duì)于更復(fù)雜的可視化，考慮使用第方庫(kù)如VTK或ParaView。

在我司有了清洗好的數(shù)據(jù)之后，下步就是選擇合適的算法來訓(xùn)練模型。Qt沒有內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，但是我司使用其他C++庫(kù)（如dlib，MLPACK），或者通過接口調(diào)用Python的Scikit-learn等庫(kù)。旦模型訓(xùn)練完成，就使用它來進(jìn)行預(yù)測(cè)，在GUI上顯示結(jié)果。

結(jié)果評(píng)估為用戶提供種方法來評(píng)估模型的表現(xiàn)。這通過可視化預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率，召回率，AUC等）或比較不同模型的表現(xiàn)來實(shí)現(xiàn)。

關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、采礦業(yè)和加熱等方面在Qt圖形界面中的用，創(chuàng)建相的子界面或?qū)υ捒?，展示?shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，如熱點(diǎn)圖，聚類圖等；采礦業(yè)利用地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行礦產(chǎn)資源分布的展示，而加熱方面利用流體模擬軟件進(jìn)行熱擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)演示。