數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類？數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類：描述性數(shù)據(jù)挖掘和預測性數(shù)據(jù)挖掘。描述性數(shù)據(jù)可以分為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和序列模式(時間序列聚類)。另一種預測性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類和預測。數(shù)據(jù)挖掘雖然分這么多

數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類？

數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類：描述性數(shù)據(jù)挖掘和預測性數(shù)據(jù)挖掘。描述性數(shù)據(jù)可以分為關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和序列模式(時間序列聚類)。另一種預測性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類和預測。

數(shù)據(jù)挖掘雖然分這么多類，但都有一個相同的目的，就是通過大數(shù)據(jù)找到事物與事物之間的關(guān)聯(lián)?？梢愿玫赝诰蚩蛻魸摿?，實現(xiàn)利益最大化，引導營銷人員找到更精準的人群，獲取高精準客戶，從而變相提高客戶轉(zhuǎn)化率。還能為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃提供有力的數(shù)據(jù)支持，從而避免決策失誤。

數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類？

1)根據(jù)挖掘出的數(shù)據(jù)庫類型分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的數(shù)據(jù)庫類型進行分類。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)本身可以按照不同的標準(如數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)類型或涉及的應用)進行分類，每一類都可能需要自己的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。這樣，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)就可以進行相應的分類。

例如，根據(jù)數(shù)據(jù)模型的分類，可以有關(guān)系、事務、對象關(guān)系或數(shù)據(jù)倉庫挖掘系統(tǒng)。如果根據(jù)處理的數(shù)據(jù)的具體類型進行分類，可以有空間、時間序列、文本、流數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或萬維網(wǎng)挖掘系統(tǒng)。

2)根據(jù)挖掘出的知識類型進行分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的知識類型進行分類，即根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能進行分類，如表征、區(qū)分、相關(guān)和關(guān)聯(lián)分析、分類、預測、聚類、離群點分析和演化分析等。全面的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通常提供多種和/或集成的數(shù)據(jù)挖掘功能。

此外，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)還可以根據(jù)挖掘出的知識的粒度或抽象層進行區(qū)分，包括廣義知識(高抽象層)、原始層知識(原始數(shù)據(jù)層)或多層知識(考慮若干抽象層)。一個先進的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應該支持多層次的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)還可以分為挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律性(常見模式)和奇異性(如異常或離群值)。一般來說，概念描述、關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析、分類、預測和聚類挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律性，排除離群值作為噪聲。這些方法也有助于檢測異常值。

3)根據(jù)使用的技術(shù)類型分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以根據(jù)使用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分類。這些技術(shù)可以根據(jù)用戶交互的程度(如自動系統(tǒng)、交互探索系統(tǒng)、查詢驅(qū)動系統(tǒng))或使用的數(shù)據(jù)分析方法(如面向數(shù)據(jù)庫或面向數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)、機器學習、統(tǒng)計學、可視化、模式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡等)來描述。).復雜的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)通常采用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，或者采用有效的集成技術(shù)，結(jié)合一些方法的優(yōu)點。

4)按應用分類：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以按應用分類。例如，一些數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能特別適用于金融、電信、DNA、股票市場、電子郵件等。不同的應用程序通常需要集成對該應用程序特別有效的方法。因此，通用的通用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能不適合特定領(lǐng)域的挖掘任務。