正確答案是：A: 數(shù)據(jù)清洗

在知識發(fā)掘處理（Knowledge Discovery Process）中，數(shù)據(jù)清洗是處理空值（NULL Value）等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的關(guān)鍵階段。數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)是識別和修正數(shù)據(jù)中的錯誤、遺漏和不一致之處，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性。

具體分析如下：

1. **數(shù)據(jù)清洗**：這一階段的主要目標是處理數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值，包括空值（NULL Value）。常見的方法有刪除空值、填補空值（例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計方法）、以及通過其他數(shù)據(jù)推斷出合理的值。

2. **數(shù)據(jù)選擇**：這是選擇相關(guān)數(shù)據(jù)以用于進一步分析的階段。雖然數(shù)據(jù)選擇可能涉及到考慮數(shù)據(jù)的完整性，但它通常不涉及具體的空值處理。

3. **數(shù)據(jù)編碼**：這一階段涉及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，比如將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值編碼。這一階段通常不直接處理空值問題。

4. **數(shù)據(jù)擴充**：這一階段涉及增加新的特征或數(shù)據(jù)以增強模型的表現(xiàn)，通常不涉及直接處理空值。

因此，空值的處理主要是在數(shù)據(jù)清洗階段進行的，因為這是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟。