数据挖掘算法 数据挖掘分为哪两大类？
预测分析的基本内容？
是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可用于结构化和非结构化数据的算法和技术，以确定未来的结果。
它可以用于许多其他目的，如预测、优化、预测和模拟。它还可以为规划过程提供各种信息，并提供对企业未来的关键见解。
数据挖掘的概念？
数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。
数据挖掘是通过对每一个数据进行分析，从大量数据中发现其规则的技术，主要包括数据准备、规则搜索和规则表示三个步骤。
数据挖掘分为哪两大类？
数据挖掘可以分为两类：描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。其中，描述性数据可分为关联规则、聚类分析和序列模式(时间序列聚类)。另一种预测性数据挖掘可以分为分类和预测。
数据挖掘虽然有这么多类别，但都有一个相同的目的，就是通过大数据找到事物与事物之前的关系。可以更好地挖掘客户潜力，实现利润最大化，引导营销人员找到更精准的人群，获得高精准客户，从而变相提高客户转化率。还能为企业的战略规划提供有力的数据支持，从而避免决策失误。
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1)根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型进行分类。数据库本身可以按照不同的标准(如数据模型、数据类型或涉及的应用)进行分类，每一类都可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以进行相应的分类。
例如，根据数据模型分类，可以有关系、事务、对象关系或数据仓库挖掘系统。根据要处理的数据的具体类型，可以有空间、时间序列、文本、流数据、多媒体数据挖掘系统或万维网挖掘系统。
2)根据挖掘出的知识类型进行分类：数据挖掘系统可以根据挖掘出的知识类型进行分类，即根据数据挖掘的功能进行分类，如表征、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演化分析等。集成的数据挖掘系统通常提供多个和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据知识的粒度或抽象层次来区分挖掘出的知识，包括广义知识(高抽象层次)、原始层次知识(原始数据层次)或多层次知识(考虑几个抽象层次)。一个先进的数据挖掘系统应该支持多层次的知识发现。数据挖掘系统还可以分为挖掘数据的规律性(常见模式)和挖掘数据的奇异性(如异常或离群值)。一般通过概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类来挖掘数据的规律性，排除离群值作为噪声。这些方法也有助于检测异常值。
3)根据使用的技术类型分类：数据挖掘系统也可以根据使用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互的程度(例如，自动系统、交互式探索系统、查询驱动系统)或使用的数据分析方法(例如，面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等)来描述。).复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术，或者采用有效的集成技术，结合一些方法的优点。
4)按应用分类：数据挖掘系统也可以按应用分类。例如，一些数据挖掘系统可能特别适用于金融、电信、DNA、股票市场、电子邮件等。不同的应用程序通常需要集成对应用程序特别有效的方法。因此，通用的全能数据挖掘系统可能不适合特定领域的挖掘任务。
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