数据挖掘主要的两大任务是什么 数据挖掘的主要任务有哪些？

数据挖掘的主要任务有哪些？

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数据挖掘的形式有？

数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取潜在有用信息和知识的过程。;我事先不知道。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式。可以发现的模式有很多，按照功能可以分为两类:预测型模式和描述型模式。在应用中，常根据模型的实际功能分为以下几类:分类、估值、预测、相关分析、序列、时间序列、描述和可视化。

数据挖掘涉及的学科和技术很多，分类也很多。

(1)按挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。根据挖掘对象，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异构数据库、遗产数据库和万维网。

(2)按挖掘方法大致可分为机器学习法、统计法、神经网络法和数据库法。机器学习可以细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等。)，基于案例的学习，遗传算法等。统计方法可以细分为回归分析(多元回归、自回归等。)、判别分析(贝叶斯判别、Fish

数据挖掘可分为？

数据挖掘(英文:Data mining)也译为数据挖掘和数据挖掘。它是一种通过数学模型分析存储在企业中的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者 偏好和行为。

这是数据库中知识发现的一步(KDD)。一般来说，数据挖掘是指自动搜索大量具有特殊关系的数据(属于Associ)信息的信息化过程。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据挖掘的任务包括相关性分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。

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