数据挖掘，这一技术通过算法挖掘海量数据中的隐藏信息，涉及统计、机器学习等多种手段。以下是关于数据挖掘的十种常用分析方法的概述：
1. 决策树法：以问题形式表达分类和预测，通过树状结构分解数据，发现规则。
2. 神经网络法：模拟人脑神经元，非线性预测模型，常用于数据挖掘的聚类。
3. 关联规则法：揭示数据库中数据间的关联，用于市场营销策略制定。
4. 遗传算法：基于进化理论的机器学习方法，广泛用于优化问题，如神经网络优化。
5. 聚类分析法：将数据分类，提高相似性，如K-means和K-medoids等算法。
6. 模糊集法：处理模糊信息，适用于模糊决策和模式识别。
7. web页挖掘：挖掘网络数据，帮助企业分析外部环境和内部信息。
8. 逻辑回归分析：研究数据序列特征，预测变量间依赖关系。
9. 粗糙集法：处理模糊、不完备问题，处理数据约简和意义评估。
10. 连接分析：研究关系数据，如电信业的顾客行为分析。
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