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在信息时代，数据已经成为企业、政府和社会各界的重要资源，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了各个领域关注的焦点，数据挖掘作为一种先进的分析方法，正是为了满足这一需求而诞生，数据挖掘究竟属于什么分析方法呢？
数据挖掘的定义
数据挖掘（Data Mining），又称知识发现，是指从大量、复杂、多源的数据中，通过运用数学、统计学、机器学习等方法，发现隐含的、未知的、有价值的模式和规律，进而为决策提供支持的过程。
数据挖掘的分类
1、按照挖掘对象分类
（1）结构化数据挖掘：针对结构化数据，如关系型数据库、XML文档等。
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（2）半结构化数据挖掘：针对半结构化数据，如网页、HTML文档等。
（3）非结构化数据挖掘：针对非结构化数据，如图像、音频、视频等。
2、按照挖掘任务分类
（1）关联规则挖掘：发现数据项之间存在的关联关系，如购物篮分析。
（2）聚类分析：将相似的数据项划分为一组，如客户细分。
（3）分类分析：根据已知的数据对未知数据进行分类，如垃圾邮件过滤。
（4）异常检测：识别数据中的异常点，如信用卡欺诈检测。
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（5）预测分析：根据历史数据预测未来趋势，如股票价格预测。
数据挖掘与其他分析方法的比较
1、数据挖掘与统计分析
统计分析侧重于对数据的描述和推断，而数据挖掘则更关注从数据中发现潜在的模式和规律，数据挖掘在处理大量数据、复杂模型和多种数据类型方面具有优势。
2、数据挖掘与机器学习
机器学习是数据挖掘的一个重要分支，二者密切相关，机器学习通过算法学习数据中的规律，实现自动化的模式识别，而数据挖掘则更侧重于从数据中发现有价值的信息。
3、数据挖掘与专家系统
专家系统通过模拟人类专家的决策过程，解决特定领域的问题，数据挖掘则通过从数据中自动发现规律，为决策提供支持，二者在解决问题的方式上存在差异。
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数据挖掘的应用领域
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如：
1、金融领域：风险评估、欺诈检测、信用评分等。
2、零售领域：客户细分、推荐系统、库存管理等。
3、医疗领域：疾病预测、药物研发、患者管理等。
4、电信领域：用户行为分析、网络优化、客户服务等。
数据挖掘作为一种深度分析方法，在当今信息时代具有极高的价值，通过对数据的挖掘，我们可以发现隐藏在数据背后的价值，为决策提供有力支持，随着技术的不断发展，数据挖掘将在更多领域发挥重要作用。
标签： #数据挖掘属于什么分析
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