请详细解释在数据挖掘中，如何结合分类、聚类和关联分析技术来解决一个实际问题，并且这些方法是如何相互协同工作的？

《北京大学数据挖掘课程复习要点：分类、聚类与关联分析》一书为数据挖掘学者提供了关于该领域核心技术和方法的全面理解。针对您的问题，数据挖掘中的分类、聚类和关联分析是三个常用且互为补充的数据分析方法，它们可以应用于多种实际问题，如零售行业中的顾客行为分析、医疗领域的疾病诊断以及金融行业的欺诈检测等。

参考资源链接：[北京大学数据挖掘课程复习要点：分类、聚类与关联分析](https://wenku.csdn.net/doc/7pgdsu9roa?spm=1055.2569.3001.10343)

分类是预测属性的过程，通过分析已标记的数据集来建立模型，该模型能够对未知数据进行分类。例如，在零售行业中，通过客户的购买历史记录，我们可以建立一个分类模型来预测客户是否会购买某一类商品，从而为不同类型的客户提供定制化的营销策略。

聚类与分类不同，它是一种无监督学习方法，旨在发现数据集中的内在结构。聚类方法可以将具有相似特征的项目分组，这在市场细分中非常有用。例如，通过对顾客的购物习惯进行聚类，零售商可以识别出不同的顾客群体，并针对这些群体提供差异化的服务。

关联分析是发现数据集中项与项之间的有趣关系或频繁模式的方法。在零售领域，关联分析常用于购物篮分析，帮助零售商理解哪些商品常常一起被购买，从而调整商品布局和促销策略。

这三种方法可以相互结合，以发挥更大的效用。例如，零售商可以先使用聚类方法对顾客进行细分，然后在每个细分的顾客群中应用分类模型预测购买行为，同时使用关联分析来发现不同顾客群中的购物模式。通过这种方式，零售商可以更全面地了解顾客，并制定更精准的营销策略。

在实际应用中，数据挖掘的方法需要数据清洗和预处理来保证数据质量，接下来通过应用不同的算法来提取有用的信息和模式，并通过评估来确定最有价值的发现。最后，知识需要以适合业务决策的方式展现出来。

莫同教授的数据挖掘课程复习资料是理解这些方法及其实际应用的宝贵资源。通过学习这些内容，您不仅能够掌握每种技术的工作原理和适用场景，还能了解如何将它们结合起来解决复杂的问题。

参考资源链接：[北京大学数据挖掘课程复习要点：分类、聚类与关联分析](https://wenku.csdn.net/doc/7pgdsu9roa?spm=1055.2569.3001.10343)