根据历史用户行为预测下单概率属于哪种数据挖掘方法？

简短答案

根据历史用户行为预测下单概率属于哪种数据挖掘方法，正确答案是 C（预测分析）。P251，数据挖掘的目标是发现隐藏于数据之后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。数据挖掘常见的主要任务包括数据总结、关联分析、分类和预测、聚类分析和孤立点分析。（1）数据总结。数据总结的目的是对数据进行浓缩，给出它的总体综合描述。通过对数据的总结，将数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始数据的总体把握。传统的、也是最简单的数据总结方法是利用统计学中的方法计算出各个数据项的和值、均值、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，还可以利用统计图形工具，对数据制作直方图、散点图等。（2）关联分析。数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。关联分析就是找出数据库中隐藏的关联网，描述一组数据项的密切度或关系。有时并不知道数据库中数据的关联是否存在精确的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度，置信度度量了关联规则的强度。（3）分类和预测。使用一个分类函数或分类模型（也常称作分类器），根据数据的属性将数据分派到不同的组中，即分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些数据属于哪些组，这样就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据将属于哪个组。（4）聚类分析。当要分析的数据缺乏描述信息，或者无法组织成任何分类模型时，可以采用聚类分析。聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将数据分成一系列有意义的子集合，每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。统计方法中的聚类分析是实现聚类的一种手段，它主要研宄基于几何距离的聚类。人工智能中的聚类是基于概念描述的。概念描述就是对某类对象的内源进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述又分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述其同类对象之间的区别。（5）孤立点分析。数据库中的数据常常有一些异常记录，与其他记录存在着偏差。孤立点分析（或称为离群点分析）就是从数据库中检测出偏差。偏差包括很多潜在的信息，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差等。