正確答案是：C: 聚類分析

專業(yè)分析：

1. **問題背景**：
- 在營銷和推薦系統(tǒng)中，了解顧客的消費(fèi)行為可以幫助企業(yè)向顧客推薦更符合其興趣的產(chǎn)品和服務(wù)。
- 為此，需要將顧客進(jìn)行分組，以便識(shí)別出具有相似消費(fèi)特征的顧客群體。

2. **聚類分析的適用性**：
- 聚類分析是一種用于將相似數(shù)據(jù)對(duì)象分組的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。
- 在顧客消費(fèi)行為分析中，聚類分析可以幫助識(shí)別出顧客的不同消費(fèi)模式和習(xí)慣。
- 這種方法不需要先驗(yàn)標(biāo)簽，可以有效地將未知的數(shù)據(jù)分為多個(gè)有意義的組。

3. **與其他選項(xiàng)的對(duì)比**：
- **A: 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘**：主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購物籃分析，不適用于直接分組顧客。
- **B: 分類與回歸**：主要用于監(jiān)督學(xué)習(xí)，需要已標(biāo)記的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)或分類，不能直接用于未標(biāo)記數(shù)據(jù)的分組。
- **D: 時(shí)序預(yù)測(cè)**：用于分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來值，不用于靜態(tài)數(shù)據(jù)的分組。

因此，鑒于顧客消費(fèi)行為分析的目標(biāo)是識(shí)別和分組相似的消費(fèi)模式，聚類分析是最合適的方法。