请阐述在数据挖掘领域，如何建立一个模型来预测某一变量的值，并指明这属于数据挖掘的哪一类任务？

解答思路：

这个问题涉及到数据挖掘的分类任务，主要是预测类任务中的一种。首先，我们需要明确这是一个预测问题，即根据已知变量预测未知变量。在数据挖掘中，预测类任务主要包括分类和回归。分类是预测离散值（如类别）的问题，而回归则是预测连续值的问题。我们需要根据具体情况判断这个问题属于哪一类。

建立模型是关键步骤，这需要我们利用已知的数据和变量，通过统计学习、机器学习等方法构建一个可以有效预测其他变量值的模型。这可能涉及到线性回归、决策树、神经网络等模型。选择哪种模型取决于数据的性质、问题的复杂性和预测的准确性要求等因素。

因此，回答此问题，我们需要先明确预测的是哪种类型的变量（连续型或离散型），然后根据数据的特性和预测需求选择合适的模型进行建模。

最优回答：

根据已知变量值来预测其他某个变量值的任务，在数据挖掘中属于预测类任务。这类任务主要包括分类和回归。具体属于哪一类，需要根据预测的变量是连续型还是离散型来确定。在建立模型时，我们会利用统计学习、机器学习等方法，选择合适的模型（如线性回归、决策树、神经网络等）进行建模，以实现对目标变量的有效预测。

数据挖掘中的预测类任务除了分类和回归，还包括聚类、关联规则挖掘等。聚类是将数据分为几个不同的组或簇，目的是使得同一簇中的数据对象相互之间的相似性较高，不同簇之间的数据对象相似性较低。关联规则挖掘则是从大量数据中挖掘出数据项之间的有趣关系。

此外，在建立预测模型时，还需要注意数据的预处理、特征选择、模型训练、模型评估等步骤。数据预处理包括数据清洗、数据转换等，特征选择是为了选择对预测目标最相关的变量，模型训练是利用已知数据训练模型，模型评估则是检验模型的预测性能。这些步骤都是建立有效预测模型的关键环节。