Skrrapper的博客

本文深入探讨了数据挖掘的核心任务与常用方法。核心任务包括描述性（聚类、关联规则）、诊断性（分类、回归）、预测性（时间序列、异常检测）和优化性（推荐系统、优化算法）四大类。常用方法涵盖决策树、支持向量机、K近邻、神经网络和聚类算法等，每种方法针对不同场景展现独特优势。文章为后续实际应用奠定理论基础，并预告将分别详细介绍关联规则、分类和聚类三大类方法的具体实现。

本文介绍了数据挖掘的概念及其发展历程。数据挖掘是从海量数据中发现隐含模式、知识和规则的过程，广泛应用于推荐系统、信用评分等领域。随着数据爆炸、数据库技术成熟、机器学习兴起和大数据时代到来，数据挖掘不断演进，成为AI系统的基础。其本质是让机器理解数据中的规律，实现描述、诊断和预测功能。在当今大模型时代，数据挖掘仍至关重要，是获取高质量数据、理解数据模式的基础，为AI系统提供稳定支撑。学习数据挖掘有助于深入理解大模型开发的底层逻辑。