数据挖掘机器学习方法

1. 统计分析方法

2. 分类与预测方法

3. 聚类分析

4. 关联规则挖掘

5. 集成与学习

6. 流程框架

CRISP-DM标准流程包括：

1. 业务理解（明确评估指标）

2. 数据理解（检查质量与结构）

3. 数据准备（占项目60-70%时间）

4. 建模（选择合适算法）

5. 评估（测试集验证）

6. 部署（封装为API服务）

这些方法可应用于销售预测、医疗诊断、智能制造等领域，需根据具体场景选择合适算法并注意数据质量、特征工程等关键环节。