数据挖掘的四大任务

数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。

基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1、关联分析 association analysis关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。

1、鉴别商业问题；2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息；3、根据信息采取行动；4、衡量结果。 在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。 而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。