数据挖掘涉及的学科和方法很多，常用的方法主要有：分类方
法、聚类分析、关联规则分析、预测方法等
分类：预测数据对象的离散类别（对离散型数据有指导的学习过程）
根据顾客的年龄、性别、收入情况、教育程度、职业等属性取值，判
断给客户“信用等级”的取值“优”、“良”、“差”
聚类：物以类聚，将数据划分为不同的类，在同一类中的对象有很大的相
似性，不同类中的对象有很大的差异性。
聚类与分类的差别：聚类分析得到的类在事先是未知的，分类在事
先是已知的


第一章 SPSS Modeler建模技术
第二章 分类技术—C5.0和C&RT
第三章 聚类技术—Kmeans、 Two Step、 Kohonen网络
第四章 关联分析技术&序列模式技术
第五章 预测技术—回归、时间序列