在Atlas中执行复杂的数据分析和挖掘任务，可以通过以下步骤进行：
数据准备：首先，需要将需要分析和挖掘的数据导入Atlas中。可以通过导入文件、连接数据库或使用Atlas自带的数据集等方式将数据导入到Atlas中。
数据探索和理解：在Atlas中可以使用不同的图表和可视化工具对数据进行探索和理解，包括数据分布、相关性分析、趋势分析等。
数据预处理：在进行数据分析和挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
数据分析和挖掘：根据具体的任务需求，可以在Atlas中使用各种数据分析和挖掘工具，比如聚类分析、分类分析、回归分析等，来发现数据中隐藏的规律和模式。
模型建立和评估：在Atlas中还可以建立数据挖掘模型，比如机器学习模型、预测模型等，然后对模型进行评估和优化。
结果可视化和报告：最后，可以使用Atlas中的报告和可视化工具，将分析和挖掘的结果呈现出来，以便于后续决策和应用。
总的来说，在Atlas中执行复杂的数据分析和挖掘任务需要结合数据理解、预处理、分析和模型建立等多个步骤，同时利用Atlas提供的各种工具和功能来实现任务的目标。