数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它主要包括以下几种技术：
1、分类(Classification):通过算法将数据分为不同的类别，如垃圾邮件检测、客户细分等。
2、聚类(Clustering):将相似的数据点聚集在一起，形成数据群组，如市场细分、图像识别等。
3、关联规则挖掘(Association Rule Mining):寻找数据集中的关联规则，如购物篮分析、推荐系统等。
4、序列模式挖掘(Sequence Pattern Mining):发现数据集中的重复模式，如文本挖掘、音频分析等。
5、异常检测(Anomaly Detection):识别出与正常数据模式不符的数据点，如网络安全、金融风险等。
6、预测建模(Prediction Modeling):利用已有数据建立预测模型，如时间序列预测、房价预测等。
7、可视化(Visualization):通过图形化的方式展示数据，帮助用户更直观地理解数据，如热力图、散点图等。
