數據挖掘主要的兩大任務是什么 數據挖掘的主要任務有哪些？
數據挖掘的主要任務有哪些？Fin數據挖掘的形式有？數據挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數據中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數據挖掘的任務是從數據集中發現模式。可以發現的模式有很
數據挖掘的主要任務有哪些？Fin數據挖掘的形式有？
數據挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數據中提取潛在有用信息和知識的過程。;我事先不知道。數據挖掘的任務是從數據集中發現模式。可以發現的模式有很多，按照功能可以分為兩類:預測型模式和描述型模式。在應用中，常根據模型的實際功能分為以下幾類:分類、估值、預測、相關分析、序列、時間序列、描述和可視化。
數據挖掘涉及的學科和技術很多，分類也很多。
(1)按挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據匯總、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等。根據挖掘對象，有關系數據庫、面向對象數據庫、空間數據庫、時態數據庫、文本數據源、多媒體數據庫、異構數據庫、遺產數據庫和萬維網。
(2)按挖掘方法大致可分為機器學習法、統計法、神經網絡法和數據庫法。機器學習可以細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等。)，基于案例的學習，遺傳算法等。統計方法可以細分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)、判別分析(貝葉斯判別、Fish
數據挖掘可分為？
數據挖掘(英文:Data mining)也譯為數據挖掘和數據挖掘。它是一種通過數學模型分析存儲在企業中的大量數據，找出不同的客戶或細分市場，分析消費者 偏好和行為。這是數據庫中知識發現的一步(KDD)。一般來說，數據挖掘是指自動搜索大量具有特殊關系的數據(屬于Associ)信息的信息化過程。主要有三個步驟:數據準備、規則發現和規則表示。數據挖掘的任務包括相關性分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。