数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的一门技术，结合了多个学科的知识，如统计学、机器学习等。了解这些方法和模型对于挖掘数据背后的规律重要。

SPSS是一个常用的统计工具，适合进行数据预、探索性以及建模预测，使用起来也比较简单，尤其对初学者友好。

聚类是一种无监督学习方法，目标是将数据分成不同的组，常用的算法有 K-means 和 DBSCAN 等。它通常用于市场细分、客户等场景。

分类则是监督学习的代表，通过已知的标签预测未知数据。常见的算法有决策树、随机森林和支持向量机（SVM），这些算法各有特点，适用于不同的数据集。

遗传算法模拟生物进化的过程，能够优化特征选择和模型参数，它在复杂问题的优化中挺有效。

数据挖掘的流程通常包括数据清洗、特征工程和模型评估等步骤。选择合适的算法可以提高预测准确度，是像 SVM，适合高维和小样本问题。如果你是初学者，可以先从 SPSS 入手，逐步掌握更多算法和技巧。