數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類(lèi)？數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類(lèi)：描述性數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)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(lèi)分析和序列模式(時(shí)間序列聚類(lèi))。另一種預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類(lèi)和預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘雖然分這么多

數(shù)據(jù)挖掘分為哪兩大類(lèi)？

數(shù)據(jù)挖掘可以分為兩類(lèi)：描述性數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)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(lèi)分析和序列模式(時(shí)間序列聚類(lèi))。另一種預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類(lèi)和預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)挖掘雖然分這么多類(lèi)，但都有一個(gè)相同的目的，就是通過(guò)大數(shù)據(jù)找到事物與事物之間的關(guān)聯(lián)。可以更好地挖掘客戶(hù)潛力，實(shí)現(xiàn)利益最大化，引導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)人員找到更精準(zhǔn)的人群，獲取高精準(zhǔn)客戶(hù)，從而變相提高客戶(hù)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(lèi)？

1)根據(jù)挖掘出的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型分類(lèi)：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)本身可以按照不同的標(biāo)準(zhǔn)(如數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)類(lèi)型或涉及的應(yīng)用)進(jìn)行分類(lèi)，每一類(lèi)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(jìn)行相應(yīng)的分類(lèi)。

例如，根據(jù)數(shù)據(jù)模型的分類(lèi)，可以有關(guān)系、事務(wù)、對(duì)象關(guān)系或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)挖掘系統(tǒng)。如果根據(jù)處理的數(shù)據(jù)的具體類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，可以有空間、時(shí)間序列、文本、流數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)或萬(wàn)維網(wǎng)挖掘系統(tǒng)。

2)根據(jù)挖掘出的知識(shí)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)挖掘出的知識(shí)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，即根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能進(jìn)行分類(lèi)，如表征、區(qū)分、相關(guān)和關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)、預(yù)測(cè)、聚類(lèi)、離群點(diǎn)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(shí)的粒度或抽象層進(jìn)行區(qū)分，包括廣義知識(shí)(高抽象層)、原始層知識(shí)(原始數(shù)據(jù)層)或多層知識(shí)(考慮若干抽象層)。一個(gè)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)該支持多層次的知識(shí)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(jiàn)模式)和奇異性(如異?；螂x群值)。一般來(lái)說(shuō)，概念描述、關(guān)聯(lián)和相關(guān)分析、分類(lèi)、預(yù)測(cè)和聚類(lèi)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(cè)異常值。

3)根據(jù)使用的技術(shù)類(lèi)型分類(lèi)：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(lèi)。這些技術(shù)可以根據(jù)用戶(hù)交互的程度(如自動(dòng)系統(tǒng)、交互探索系統(tǒng)、查詢(xún)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng))或使用的數(shù)據(jù)分析方法(如面向數(shù)據(jù)庫(kù)或面向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)來(lái)描述。).復(fù)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(diǎn)。

4)按應(yīng)用分類(lèi)：數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)也可以按應(yīng)用分類(lèi)。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(chǎng)、電子郵件等。不同的應(yīng)用程序通常需要集成對(duì)該應(yīng)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(wù)。