数据挖掘的任务主要有以下几个：

分类、聚类、关联规则挖掘和预测。

分类是指数据挖掘中通过分析数据库中的数据特征，将数据库中的记录分配到不同的类别中。例如，在电商平台上，通过对用户购买记录进行分类，可以分析出用户的购买偏好，从而进行精准推荐。

聚类是一种无监督学习方法，目的是将相似的数据对象划分到同一集群中，而不依赖于任何预定义的类别信息。这种方法在商业市场分析和顾客群体划分中有广泛应用，帮助企业更好地理解顾客群体的特征和需求。

关联规则挖掘是从数据集中发现变量间的有趣关系或关联。这种方法在零售行业尤为受欢迎，通过挖掘顾客的购买习惯，找出商品间的关联关系，从而制定更有效的销售策略。

预测是数据挖掘中重要的任务之一，主要是通过分析和挖掘历史数据来预测未来的趋势或行为。这种预测可以基于分类、回归等技术进行，广泛应用于金融、医疗、电商等领域。例如，在金融领域，通过预测股票价格的趋势，帮助投资者做出投资决策。

数据挖掘的任务广泛而多样，涵盖了从数据集中提取有用信息、知识或预测未来的各种操作。这些任务对于企业和组织在决策支持、市场分析、顾客分析等方面具有重要的应用价值。