大数据挖掘的形式主要包括：
关联规则挖掘：
用于发现数据集中不同项之间的潜在关联关系，如购物篮分析。
分类分析：
将数据分为不同的类别，用于垃圾邮件过滤、信用评分、疾病诊断等。
聚类分析：
将数据集分成若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇间的数据点相似度低。
序列模式挖掘：
关注时间序列数据中发生的模式，适用于预测用户行为和事件发生。
回归分析：
用于预测数值型数据的趋势，如房价预测和销售额预测。
时间序列分析：
通过历史数据来预测未来趋势，广泛应用于金融市场预测和生产计划。
异常检测：
识别数据集中不符合预期模式的数据点。
文本挖掘：
从文本数据中提取有用信息，如情感分析、关键词提取等。
图挖掘：
分析图结构数据，如社交网络分析、推荐系统等。
预测分析：
利用历史数据建立模型，预测未来可能发生的事件或趋势。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以发现数据中的复杂模式和关系，支持决策制定和业务优化