有哪些不同類型的數據挖掘技術(Different Types of Data Mining Techniques)？

數據挖掘通常指一種方法，用于分析來自目標源的數據，并將這些反饋信息合成有用的信息。這些信息通常用于幫助組織降低特定領域的成本，增加收入，或兩者兼而有之。通常由數據挖掘應用程序促進，它的主要目標是識別和提取給定數...

數據挖掘通常指一種方法，用于分析來自目標源的數據，并將這些反饋信息合成有用的信息。這些信息通常用于幫助組織降低特定領域的成本，增加收入，或兩者兼而有之。通常由數據挖掘應用程序促進，它的主要目標是識別和提取給定數據集中包含的模式。

數據挖掘通常指用于分析目標源數據的方法最重要的是，數據挖掘技術旨在提供洞察力，以便更好地了解數據及其基本特征。公司和組織可以采用多種不同類型的數據挖掘方法。雖然他們可能采用類似的方法，但所有這些方法通常努力實現不同的目標。
預測性數據挖掘技術的目的幾乎總是識別可用于預測感興趣的響應的統計模型或模式。例如，金融機構可以利用它來識別哪些交易有最高的欺詐概率。這是最常見的數據挖掘方法，已經成為大中型公司有效的決策工具。它在預測客戶行為、對客戶細分進行分類方面也被證明是有效的，和預測各種事件。
摘要模型依賴于對匯總數據做出相應響應的數據挖掘技術。例如，基于這一分析模型，乘客可以根據自己的信用卡業務特征，將其分配到更深層次的信用卡業務中
關聯模型考慮到某些事件可以定期一起發生。這可能是同時購買鼠標和鍵盤等項目，或是導致特定硬件設備故障的一系列事件。關聯模型表示用于識別和描述這些關聯事件的特征。
網絡模型使用數據挖掘來揭示節點和鏈接形式的數據結構。例如，一個有組織的詐騙團伙可能會編制一份被盜信用卡號碼列表，然后轉身使用它們在線購買物品。在本圖中，信用卡和在線商家代表節點，而實際交易充當鏈接。
數據挖掘有很多目的，可以用于正收益和惡意收益。越來越多的組織開始發現合并數據挖掘技術以形成混合模型的好處。這些強大的組合常常導致應用程序卓越的性能。通過將不同方法的關鍵特性集成到單一的混合解決方案中，組織通常可以克服單個策略系統的局限性。