大数据挖掘数据类型有哪几种 数据挖掘分为哪两大类？
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。描述性数据可以分为关联规则、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。
数据挖掘虽然分这么多类，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间的关联。可以更好地挖掘客户潜力，实现利益最大化，引导营销人员找到更精准的人群，获取高精准客户，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。
数据挖掘分为哪两大类？
1)根据挖掘出的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘出的数据库类型进行分类。数据库系统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，根据数据模型的分类，可以有关系、事务、对象关系或数据仓库挖掘系统。如果根据处理的数据的具体类型进行分类，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、相关和关联分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演化分析等。全面的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据挖掘出的知识的粒度或抽象层进行区分，包括广义知识(高抽象层)、原始层知识(原始数据层)或多层知识(考虑若干抽象层)。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)和奇异性(如异常或离群值)。一般来说，概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规律性，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(如自动系统、交互探索系统、查询驱动系统)或使用的数据分析方法(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该应用程序特别有效的方法。因此，通用的通用数据挖掘系统可能不适合特定领域的挖掘任务。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
