数据挖掘中的范式有什么区别?

数据挖掘中的范式主要指不同的方法论和框架，用于从数据中提取有价值的信息。常见的有描述型、预测型、规范型和指令型范式，每种范式关注不同的分析目标和处理方式。

区别

描述型范式：专注于总结过去的数据特征，回答“发生了什么”。通过统计分析和可视化技术，展示数据的集中趋势、分布规律和异常点。例如，销售报表展示月度收入变化，用户画像分析人群特征。这类方法依赖历史数据，不涉及预测或决策。

预测型范式：基于历史数据构建模型，预测未来趋势或未知结果。使用机器学习算法，如回归分析、决策树或神经网络，识别数据中的模式并推断未来事件。例如，预测股票价格走势、客户流失风险或产品需求量。输出结果具有概率性，需结合业务场景解读。