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    類神經網絡為非線性的設計，與傳統回歸分析相比，好處是在進行分析時無須限定模式，特別是當資料變數間存有交互效應時可自動偵測出；
    缺點則在于其分析過程為一黑盒子，故常無法以可讀的模型格式展現，每階段的加權與轉換亦不明確。所以類神經網絡多用于資料屬于高度非線性且帶有相當程度的變數交感效應時。
    規則歸納法是知識發掘領域中最常用的格式，這是一種以一連串的“如果••••••則••••••”的邏輯規則對資料進行細分的技術。
 

    在實際運用時，如何界定規則有效是最大的問題，通常需先將資料中發生數太少的項目剔除，以避免產生無意義的邏輯規則。
    問題6：資料探勘包含哪些主要功能？
    企業營銷資料探勘實際應用的功能可分為三大類六分項：Classification和Clustering屬于分類區隔類；Regression和Time—series屬于推算預測類；Association和Sequence屬于序列規則類。