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2024年7月18日发(作者：)

常用的数据挖掘方法

1. 聚类分析。

聚类分析是一种无监督学习方法，它的目标是将相似的数据点归为一类。通过

聚类分析，我们可以发现数据中的模式和结构，帮助我们更好地理解数据。在实际

应用中，聚类分析常用于市场细分、社交网络分析、图像分析等领域。

2. 分类算法。

分类算法是一种监督学习方法，它的目标是根据已知的数据点的特征，预测新

的数据点所属的类别。常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

在实际应用中，分类算法常用于垃圾邮件过滤、医学诊断、金融欺诈检测等领域。

3. 关联规则挖掘。

关联规则挖掘是一种发现数据中项之间关联关系的方法。它的经典应用是购物

篮分析，通过挖掘顾客购买商品之间的关联规则，帮助商家进行商品搭配和促销策

略的制定。

4. 时间序列分析。

时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的方法，它的目标是预测未来的趋

势和模式。时间序列分析常用于股票价格预测、气象预测、交通流量预测等领域。

5. 文本挖掘。

文本挖掘是一种用于处理文本数据的方法，它的目标是从大量的文本数据中发

现有用的信息。文本挖掘常用于情感分析、舆情监控、文本分类等领域。

总结。

数据挖掘是一门多学科交叉的领域，涉及统计学、机器学习、数据库等多个学

科的知识。在实际应用中，数据挖掘方法常常与大数据技术相结合，帮助企业和组

织更好地利用他们拥有的数据资源。希望本文介绍的常用数据挖掘方法能够帮助读

者更好地理解数据挖掘的基本原理和方法，并在实际应用中取得更好的效果。

本文标签： 数据方法分析文本分类

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