数据挖掘任务有哪些方面

数据挖掘任务主要分为分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。分类算法将数据分配到预定义类别，如垃圾邮件过滤器自动识别垃圾邮件。聚类算法将相似数据分组，电商网站利用聚类将客户分为不同消费群体。关联规则挖掘发现数据项间关系，超市购物篮分析显示购买啤酒的客户常同时购买尿布。异常检测识别不符合常规模式的数据，信用卡交易系统通过此方法发现欺诈行为。

数据挖掘还包括回归分析、序列模式挖掘和文本挖掘。回归分析预测连续值，房地产网站用此预测房屋价格。序列模式挖掘发现时间序列中的规律，网站分析工具追踪用户浏览路径。文本挖掘从非结构化文本中提取信息，搜索引擎通过此技术理解查询意图。社交平台利用文本挖掘分析用户情绪变化，产品改进团队据此调整设计方向。