数据挖掘是利用算法从大量数据中提取有价值信息的过程。其方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。分类用于识别数据中的模式，聚类将数据分组，关联规则挖掘则揭示数据间的关联性。数据挖掘广泛应用于市场分析、信用评分等领域，深入解析其定义、方法及应用多样性有助于更全面地理解这一技术。
本文目录导读：
在信息爆炸的今天，数据已经成为企业、科研机构和个人决策的重要依据，而数据挖掘（Data Mining）作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，已经成为大数据时代不可或缺的工具，什么是数据挖掘？常用的数据挖掘方法有哪些？本文将为您一一揭晓。
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什么是数据挖掘？
数据挖掘，顾名思义，就是从大量数据中挖掘出有价值的、未被发现的、有助于决策的信息和知识，它是一种跨学科的综合性技术，涉及统计学、机器学习、数据库、人工智能等领域，数据挖掘的主要目的是为了帮助人们从海量数据中找到隐藏的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。
常用的数据挖掘方法
1、聚类分析（Clustering）
聚类分析是一种无监督学习方法，它将相似的数据对象归为一类，形成多个簇（Cluster），常用的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等，聚类分析在市场细分、社交网络分析、图像识别等领域有着广泛的应用。
2、决策树（Decision Tree）
决策树是一种常用的分类和回归方法，它通过一系列的决策规则将数据划分为不同的类别或预测值，决策树算法包括ID3、C4.5、CART等，决策树在信用评分、疾病诊断、客户流失预测等方面有着重要的应用。
3、朴素贝叶斯（Naive Bayes）
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立，朴素贝叶斯算法简单易实现，且在文本分类、垃圾邮件检测、情感分析等领域有着良好的性能。
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4、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）
支持向量机是一种二分类方法，它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的数据分开，SVM在图像识别、生物信息学、金融风险评估等领域有着广泛的应用。
5、随机森林（Random Forest）
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对结果进行投票来提高预测的准确性，随机森林在分类、回归、异常检测等方面表现出色。
6、人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）
人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，它通过学习大量数据来提取特征并作出预测，ANN在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着重要的应用。
7、关联规则挖掘（Association Rule Mining）
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关联规则挖掘旨在发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析，Apriori算法、FP-growth算法等是常用的关联规则挖掘算法。
8、时间序列分析（Time Series Analysis）
时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的统计方法，它通过预测未来的趋势和模式来帮助决策，常用的时间序列分析方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等。
数据挖掘作为一门综合性技术，在各个领域都发挥着重要作用，了解常用的数据挖掘方法，有助于我们更好地利用数据资源，为决策提供有力支持，随着人工智能、大数据等技术的发展，数据挖掘的应用将越来越广泛，为人类社会带来更多价值。
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