数据挖掘：揭示隐藏的知识

数据挖掘是在大型数据集中发现模式和关系的过程。它涉及应用统计和计算技术来提取不易察觉的有价值信息。通过深入研究数据，组织可以发现隐藏的见解，从而推动明智的决策、优化运营并发现新的机会。

模式识别：数据挖掘的核心

模式识别是数据挖掘的基本组成部分。它涉及识别数据中重复出现的模式、结构或趋势。这些模式可以采用各种形式，包括关联、分类、聚类和序列模式。通过识别这些模式，组织可以更深入地了解其数据并对未来趋势做出预测。

关联规则挖掘：发现关系

关联规则挖掘是一种用于识别商品或 事件 工作职能电子邮件资料库
 之间关系的技术。它通常用于购物篮分析，以了解顾客的购买行为。例如，杂货店可能会发现购买牛奶和面包的顾客也可能会购买鸡蛋。此信息可用于优化产品展示位置并创建有针对性的促销活动。

聚类：对相似的数据点进行分组

聚类是一种将相似的数据点分组在一起的技 资料库追踪系统组织运营的幕后推手 术。它有助于识别数据中的自然分组，例如客户细分或产品类别。聚类算法可应用于数值数据和分类数据，生成的聚类结果可为数据的基础结构提供有价值的见解。

分类：预测类别

分类是将数据点分配到预定义类别或类的过程。它用于构建可以对新数据实例进行分类的预测模型。例如，银行可能会使用分类来预测贷款申请人是否有可能违约。分类算法从标记数据中学习，以识别区分不同类别的模式。

异常检测：识别异常值

异常检测是识别与正常模式有显著偏差的数据点的过程。这些异常值可能表示错误、欺诈或罕见事件。异常检测用于各种应用，例如欺诈检测、网络入侵检测和医疗诊断。通过识别异常，组织可以采取纠正措施并防止潜在损失。