分类：
它是一种帮助您获取重要和相关数据以及元数据信息的技术。它将数据分为不同的类别。
聚类：
它将信息划分为相互关联的对象组。虽然与分类类似，但它涉及根据相似性将数据块分组。
回归分析：
它识别和分析由于其他因素的存在而导致的变量之间的关系。它定义特定变量的概率。它主要是规划和建模的一种形式。
关联规则：
它们是 if-then 语句。它有助于发现两个或多个项目之间的联系，并有助于找到数据集中隐藏的模式。
外部检测：
您可以在入侵、检测或欺诈检测等各种领域使用此技术。它涉及观察数据集中与预期 巴基斯坦 whatsapp 数据 模式或预期行为不匹配的数据项。
序列模式：
这是一种数据挖掘技术，您可以评估顺序数据以发现顺序模式。它有助于发现或识别一段时间内交易数据中的类似模式。
预言：
它使用其他数据挖掘技术，如趋势、聚类、分类等。在这里，按照正确的顺序分析过去的事件或实例，以预测未来事件。
现在您已经了解了数据挖掘实施过程所涉及的步骤和各种数据挖掘技术，很明显您会想了解行业中广泛用于数据挖掘的工具。嗯，两种最流行的工具包括：
R 语言：
R 语言具有多种统计、经典统计测试、时间序列分析、分类和图形技术，是一种用于统计计算和图形的开源工具，可提供有效的数据处理和存储设施。