分類算法是最常用的數據挖掘方法之壹，其核心思想是找出目標數據項的* * *相同特征，並根據分類規則將數據項分成不同的類別。聚類算法將壹組數據按照相似性和差異性分成若幹類，使得同壹類數據之間的相似性盡可能大，不同類數據之間的相似性盡可能小。分類和聚類的目的是對數據項進行分類，但兩者之間有顯著的區別。分類是監督學習，也就是這些類別是已知的。通過對已知分類的數據進行訓練和學習，可以找到這些不同類別的特征，然後對未分類的數據進行分類。但是聚類是無監督學習，不需要訓練和學習數據。常見的分類算法包括決策樹分類算法和貝葉斯分類算法。聚類算法包括系統聚類、K-means聚類等。
2.回歸分析
回歸分析是確定兩個或多個變量之間數量關系的統計分析方法，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據之間的相關性。根據模型中自變量的個數，回歸算法可分為單變量回歸分析和多變量回歸分析；根據自變量與因變量的關系，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
3.神經網絡
神經網絡算法是在現代神經生物學研究的基礎上發展起來的模擬人腦信息處理機制的網絡系統。它不僅具有壹般的計算能力，還具有思考、學習和記憶知識的能力。它是壹種基於tutor的學習算法，可以模擬復雜系統的輸入輸出，具有非常強的非線性映射能力。基於神經網絡的挖掘過程包括四個階段:數據準備、規則提取、規則應用和預測評估。在數據挖掘中，神經網絡算法常用於預測。
4.相關分析
關聯分析是在交易數據、關系數據或其他信息載體中尋找項目集或對象集之間的關聯、相關或因果結構，即描述數據庫中不同數據項之間的關系規則。例如，如果壹個數據項改變而另壹個改變，則兩個數據項之間可能存在某種相關性。相關性分析是壹種非常有用的數據挖掘模型，可以幫助企業輸出很多有用的產品組合推薦、優惠促銷組合，找到潛在客戶，真正實現數據挖掘。4營銷大數據挖掘在精準營銷中的應用可以分為兩類，線下應用和線上應用。其中，線下應用主要基於客戶畫像進行數據挖掘，針對不同目的開展針對性營銷活動，包括潛在客戶挖掘、流失客戶留存、精細化營銷媒體等。線上應用基於實時的數據挖掘結果，精準的廣告推送和營銷，包括DMP、DSP和程序化購買。