数据挖掘的具体任务

数据挖掘包含分类任务，将数据分入预定义类别。零售商分析销售数据识别畅销商品组合，电商平台根据浏览历史推荐产品，银行通过交易模式检测欺诈行为。聚类任务发现数据中自然存在的组别，超市根据购买习惯将顾客分群，社交媒体识别兴趣相近的用户群体，新闻网站自动组织文章主题。关联规则挖掘找出项目间关系，超市发现购买尿布的顾客常同时购买啤酒，电商网站显示"购买此商品的顾客也购买了"相关产品。

序列模式挖掘识别数据中频繁出现的序列，电信公司分析通话模式预测客户流失，网站分析用户点击路径优化导航结构。异常检测识别不符合常规模式的数据点，信用卡公司标记异常交易防止欺诈，工厂监测设备传感器数据预测故障。文本挖掘从非结构化文本中提取信息，搜索引擎分析查询日志改进结果排序，客服部门自动分类客户反馈识别问题热点。时间序列分析预测未来趋势，天气预报系统分析历史气象数据预测天气变化，股票市场分析历史价格波动预测走势。