数据挖掘的主要目的是什么
数据挖掘的主要目的主要有以下三个：
1. 预测：数据挖掘可以对当前数据进行推断，以做出预测。预测主要包括分类和回归。分类是将样本划分到几个预定义类之一，而回归是将样本映射到一个真实值预测变量上。例如，在银行客户流失的预测中，数据挖掘可以帮助预测哪些客户可能会流失。
2. 描述：数据挖掘可以描述数据库中数据的一般性质。描述主要包括聚类和关联规则发现。聚类是将样本划为不同类（无预定义类），而关联规则发现是发现数据集中不同特征的相关性。这些描述性挖掘任务可以帮助我们了解数据的潜在联系模式。
3. 把握趋势和模式：通过分析大量数据，如网购交易记录、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度调查数据等，可以把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。这些信息可以帮助我们了解数据的趋势和模式。
4. 求最优解：在多种约束条件下，要实现利益最大化或者成本最小化，应该怎样求解参数（未知参数）呢?使用Excel的规划求解可以轻松地解决这个问题。
