什么是不同类型的数据挖掘技术？(the different types of data mining techniques?)

数据挖掘通常指的是一种用于分析来自目标源的数据并将反馈合成有用信息的方法。此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提供便利，其主要目标是识别和提取给定数据集中包含的模式。...

数据挖掘通常指的是一种用于分析来自目标源的数据并将反馈合成有用信息的方法。此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提供便利，其主要目标是识别和提取给定数据集中包含的模式。

最重要的是，数据挖掘技术旨在提供洞察，以便更好地理解数据及其基本特征。公司和组织可以采用许多不同类型的数据挖掘方法。虽然他们可能采取类似的方法，但通常都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响应的统计模型或模式。例如，金融机构可能会使用它来确定哪些交易具有最高的欺诈概率。这是最常见的数据挖掘方法，已成为中大型公司的有效决策工具。它还被证明在预测客户行为、分类客户群体和预测各种事件方面是有效的。

摘要模型依赖于相应地响应摘要数据的数据挖掘技术。例如，一个组织可以根据从分析过程中提取的航空乘客或信用卡交易的特征，将其分配到不同的组中。该模型还可以帮助企业更深入地了解其客户群。

关联模型考虑到某些事件可以定期同时发生。这可能是同时购买物品，如鼠标和键盘，或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数据挖掘技术。

网络模型使用数据挖掘揭示节点和链接形式的数据结构。例如，一个有组织的欺诈集团可能会编制一份被盗信用卡号码清单，然后转身使用这些号码在线购买物品。在本图中，信用卡和在线商户代表节点，而实际交易充当链接。

数据挖掘有很多用途，可以用于积极和恶意的收益。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。这些强大的组合通常会产生性能优异的应用程序。通过将不同方法的关键特性集成到单一混合解决方案中，组织通常可以克服单个战略系统的局限性。

什么是不同的数据挖掘方法？(the different data mining methods?)

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