概念描述：特征与比较
从数据分析的角度，数据挖掘可以分为两类：描述式数据挖掘和预测式数据挖掘。描述式数据挖掘以简洁概要的方式描述数据，并提供数据的有趣的一般性质。预测式数据挖掘分析数据，建立一个或一组模型，并试图预测新数据集的行为。
数据库通常存放大量的细节数据。然而，用户通常希望以简洁的描述形式观察汇总的数据集。
这种数据描述可以提供一类数据的概貌，或将它与对比类相区别。此外，用户希望方便、灵活地以不同的粒度和从不同的角度描述数据集。这种描述性数据挖掘称为概念描述，它是数据挖掘的一个重要部分。