第二章：数据挖掘概念与技术

数据挖掘是一门致力于从大量数据中提取有价值信息的技术。通过数据挖掘，我们可以发现隐藏的模式、预测未来趋势，并在不同领域中实现更高效的决策和战略实施。以下是第二章的核心内容：

  1. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘流程的第一步，确保数据的质量。该过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

  2. 数据挖掘方法：

  3. 分类：通过分析历史数据，建立分类模型。
  4. 聚类：将数据划分为相似的组。
  5. 关联分析：识别数据中的关联关系。

  6. 回归：构建预测模型，以估计变量间的关系。

  7. 评价与解释：通过评价和解释结果，确保数据挖掘模型的准确性和可靠性。

后续章节将深入介绍每个数据挖掘技术的实现方法和应用场景。请继续关注！