數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。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種，按功能可以分爲兩大類：預測性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在應用中往往根據模式的實際作用細分爲以下幾種：分類，估值，預測，相關性分析，序列，時間序列，描述和可視化等。 數

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