数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含在其中的知识和信息的技术，属于信息技术领域。它帮助组织从大量庞杂的信息中获得有用结果，改进工作流程或解决安全和管理相关的关键问题。
常见的数据挖掘方法有关联规则，决策树，聚类，神经网络，统计模型分析等。
关联分析是一种从大数据集中发现关联模式的技术。它可以帮助探究不同数据之间的关系，并发现深层的规律。此外，该方法还可以被用于发现易购买商品之间的关联，以及推荐系统中相似特征之间的延伸关系等。
决策树是一种常用的分类和预测方法，用于收集、分析数据，随后基于理论来做出决策。它常被用于生产管理和商业决策的过程中，可以帮助组织从大量复杂的数据中提取出有意义的信息，进而让组织能够更好地掌控与商业机会相关的各项数据。
聚类是一种把同类对象组合在一起的技术，是一种基于类似性的方式。它使用统计学技术来将大量数据分割成簇，并将相似的数据划分在一起，从而帮助组织发现有趣的模式。该方法可以用于传统市场细分，客户分群，产品分类等。
神经网络是一种数据处理技术，使用非监督和监督的方法来分析数据，以及解决复杂的机器学习问题，它可以帮助分析和解决组织中困难的问题。神经网络也用于数据可视化，可以帮助组织更加清晰地理解数据及其信息结构。
统计模型分析也是一种常见的数据挖掘方法，可以帮助组织对给定数据集进行数据分析，从而让组织能够获得更好的决策结果。该方法也可以用于预测，可以帮助组织更好地分析未来的发展趋势，从而更好地调整组织的经营策略，使实现他们的目标变得更容易。
以上就是一些常见数据挖掘方法的介绍，这些方法帮助组织从大量的数据中获取有用的信息，并从中挖掘出隐藏的有价值的知识。如果能够准确地利用这些数据挖掘方法，有助于组织进行更好的决策，更好地支持公司未来的发展。
