利用数据挖掘方法解决实际问 题，并在实际生产环境中部署使用数据挖掘方法及模型。

利用数据挖掘方法解决实际问题通常需要经过以下步骤：

1. 问题定义：明确需要解决的问题，了解业务场景和数据来源等。

2. 数据采集和预处理：收集数据并进行清洗、去重、缺失值填充、特征选择和降维等操作。

3. 建立模型：选择适合问题的算法和模型，并进行训练和调优。

4. 模型评估和验证：通过交叉验证、ROC曲线、准确率和召回率等指标对模型进行评估和验证。

5. 部署和应用：将训练好的模型部署到实际生产环境中，实现自动化应用和持续更新。

在实际生产环境中部署使用数据挖掘方法及模型需要考虑以下问题：

1. 数据安全和隐私保护：保证数据的安全和隐私，避免数据泄露和滥用。

2. 实时性和可扩展性：保证模型能够快速响应和处理大规模数据，满足实时性和可扩展性的需求。

3. 透明度和解释性：保证模型的透明度和解释性，让用户能够理解模型的运作和结果，避免出现黑盒子情况。

4. 模型更新和维护：定期更新模型，避免模型过时和失效，同时保证模型的稳定性和可维护性。

综上所述，利用数据挖掘方法解决实际问题并在实际生产环境中部署使用数据挖掘方法及模型需要考虑多方面的因素，只有在充分的理解业务场景和数据特点的基础上，才能够有效地应用数据挖掘方法解决实际问题。