有哪些不同类型的数据挖掘技术(Different Types of Data Mining Techniques)？

数据挖掘通常指一种方法，用于分析来自目标源的数据，并将这些反馈信息合成有用的信息。这些信息通常用于帮助组织降低特定领域的成本，增加收入，或两者兼而有之。通常由数据挖掘应用程序促进，它的主要目标是识别和提取给定数...

数据挖掘通常指一种方法，用于分析来自目标源的数据，并将这些反馈信息合成有用的信息。这些信息通常用于帮助组织降低特定领域的成本，增加收入，或两者兼而有之。通常由数据挖掘应用程序促进，它的主要目标是识别和提取给定数据集中包含的模式。

数据挖掘通常指用于分析目标源数据的方法最重要的是，数据挖掘技术旨在提供洞察力，以便更好地了解数据及其基本特征。公司和组织可以采用多种不同类型的数据挖掘方法。虽然他们可能采用类似的方法，但所有这些方法通常努力实现不同的目标。
预测性数据挖掘技术的目的几乎总是识别可用于预测感兴趣的响应的统计模型或模式。例如，金融机构可以利用它来识别哪些交易有最高的欺诈概率。这是最常见的数据挖掘方法，已经成为大中型公司有效的决策工具。它在预测客户行为、对客户细分进行分类方面也被证明是有效的，和预测各种事件。
摘要模型依赖于对汇总数据做出相应响应的数据挖掘技术。例如，基于这一分析模型，乘客可以根据自己的信用卡业务特征，将其分配到更深层次的信用卡业务中
关联模型考虑到某些事件可以定期一起发生。这可能是同时购买鼠标和键盘等项目，或是导致特定硬件设备故障的一系列事件。关联模型表示用于识别和描述这些关联事件的特征。
网络模型使用数据挖掘来揭示节点和链接形式的数据结构。例如，一个有组织的诈骗团伙可能会编制一份被盗信用卡号码列表，然后转身使用它们在线购买物品。在本图中，信用卡和在线商家代表节点，而实际交易充当链接。
数据挖掘有很多目的，可以用于正收益和恶意收益。越来越多的组织开始发现合并数据挖掘技术以形成混合模型的好处。这些强大的组合常常导致应用程序卓越的性能。通过将不同方法的关键特性集成到单一的混合解决方案中，组织通常可以克服单个策略系统的局限性。