1. 预测性数据挖掘方法包括
大数据分析法是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性。大数据分析方法主要有5种，分别是：数据质量和数据管理、预测性分析、数据挖掘算法、可视化分析、语义引擎。
2. 预测性数据挖掘方法包括哪些
数据挖掘是对数据进行洞察的过程，是提供预测和分析的基础 。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
3. 数据挖掘分为预测型数据挖掘
第四范式是一家人工智能技术与服务提供商，数据科技驱动行业应用的创新者。
公司利用机器学习技术和经验，提供人工智能解决方案与产品——通过对数据进行精准预测与挖掘，揭示出数据背后的规律，帮助企业提升效率、降低风险，获得更大的商业价值。
第四范式利用其领先国际10年的“迁移学习”技术，去撬动数据的融合，从而打破大数据的瓶颈，推动人工智能进入下一个阶段。
4. 数据挖掘预测算法
是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。 ...
5. 数据挖掘分为什么数据挖掘和预测型数据挖掘
数据挖掘的方法：
1.分类 （Classification）
2.估计（Estimation）
3.预测（Prediction）
4.相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
6.复杂数据类型挖掘(Text，Web ，图形图像，视频，音频等)数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
6. 数据挖掘的分类和预测
MAI系统，即数据大脑分析平台，通过融合大量人工智能算法来对数据进行分类、聚类、关联、预测等方向的数据挖掘。
能自动预测产销量数据，分析质量问题的原因，分析产品配方和工艺并给出建议等等，并能将分析结果应用到现场的自动化设备和信息系统，从而成为企业的智能大脑。
7. 数据挖掘与预测分析术语总结
数据挖掘（DM）：针对潜在的、不明显的数据关系建立数据模型辅助决策。
结构化决策: 指能建立适当的模型产生决策方案,并能从多个方案中得到问题解的、可程序化的决策。
非结构化决策: 指不易用确定的数学模型来描述其决策过程,只能得到一定假设条件下问题近似解的、通过规则推理可转换为程序化的决策.