数据挖掘可以分为哪些类别

数据挖掘是一种从大型数据集或数据库中提取有价值信息的流程。 它可以分为以下几类：
1. 描述性数据挖掘
找出数据集中的模式、趋势和关联。
用于了解数据并进行概况分析。
2. 预测性数据挖掘
使用历史数据预测未来事件或值。
用于预测客户行为、市场趋势或财务表现。
3. 诊断性数据挖掘
确定导致特定事件或结果的因素。
用于故障排除、缺陷分析和风险评估。
4. 规范性数据挖掘
确定最佳决策或行动方案。
用于优化业务流程、资源分配和产品开发。
5. 预见性数据挖掘
识别新模式和趋势，以便在它们成为问题之前采取缓解措施。
用于欺诈检测、风险管理和市场情报。
6. 探索性数据分析 (EDA)
数据可视化和统计分析的初级形式。
用于探索数据、识别异常值和产生假设。
7. 应用数据挖掘
数据挖掘技术的特定应用领域。
例如，客户细分、市场篮子分析和欺诈检测。
8. 商业智能 (BI)
数据挖掘和数据仓库技术相结合。
用于提供实时决策支持并提高运营效率。
9. 机器学习 (ML)
数据挖掘的一个子领域，使用算法从数据中学习。
用于预测、分类和模式识别。
10. 深度学习
ML 的一个子领域，使用人工神经网络从数据中提取复杂模式。
用于图像识别、自然语言处理和语音识别。