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数据挖掘技术是什么意思

数据挖掘技术
数据挖掘是从大数据集(结构化或非结构化)中提取有意义信息、模式和知识的 processus。 它利用机器学习、统计和数据库技术来发现隐藏的洞察,并为决策制定提供信息 support。
常见的数据挖掘技术:

关联规则挖掘:识别出交易数据集中频繁出现的商品组合(例如,购买面包的客户也倾向于购买牛奶)。



分类:将数据点分配给一组预定义类别(例如,将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件)。



聚类:将数据点分组到具有相似特征的组中(例如,将客户按购买行为分组)。



回归分析:预测连续变量(例如,销售额)与一个或多个自变量(例如,广告支出)之间的关系。



异常值检测:识别与其他数据点明显不同的数据点(例如,检测欺诈性交易)。



文本挖掘:从非结构化文本数据(例如,文档、电子邮件)中提取有意义的信息。



预测建模:利用历史数据预测未来结果(例如,预测客户流失或产品需求)。



决策树:通过创建一系列决策规则来对数据进行分类或回归(例如,对贷款申请者进行信用评分)。



神经网络:受人脑启发的机器学习算法,用于解决复杂问题(例如,图像识别或自然语言处理)。