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数据挖掘的方法丰富多样，以下为常见的十种方法：
一、决策树法：
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。决策树是一个利用树的模型进行决策的多分类模型，简单有效，易于理解。决策树由根节点、内部结点和叶节点组成。根节点包含数据集中的所有数据的集合；内部节点为一个判断条件，并且包含数据集中满足从根节点到该节点所有条件的数据的集合，根据内部结点的判断条件测试结果，内部节点对应的数据的集合别分到两个或多个子节点中；叶节点为最终的类别，被包含在该叶节点的数据属于该类别。决策树算法的伪代码中，大部分步骤都是简单而明确的，而最重要的步骤在于从 A 中选取最优的属性 a，可以说，属性选择的质量，决定了决策树的预测准确度。一般的原则是，希望通过不断划分节点，使得一个分支节点包含的数据尽可能的属于同一个类别，即 “纯度 “越来越高。这里列出三种常用的准则：信息增益准则、信息增益率准则、基尼指数准则。剪枝是应该决策树过拟合的一种重要方法，主要分为预剪枝和后剪枝。对于连续值属性，可以通过将连续属性值离散化来处理。
二、神经网络法：
神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果；缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有 “黑箱” 性，输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。
三、关联规则法：
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。关联规则的一般表现为蕴含式规则形式：X—>Y，其中的 X 为前提或先导条件，Y 为结果或后继。关联规则不受因变量个数的限制，能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系，所以其应用非常广泛。但一次关联分析输出的规则往往数量较多，且多数并无利用价值，所以对关联规则的解释和应用必须谨慎。关联规则衡量强度的指标有支持度和置信度，目标是找出所有满足支持度和置信度分别高于一个用户指定的最小支持度和最小置信度的关联规则。算法有 Apriori 算法和 FP – 树频集算法。数字化转型网www.szhzxw.cn
四、遗传算法：
遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是 “适者生存” 原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。数字化转型网www.szhzxw.cn
五、聚类分析法：
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法；分区聚类算法；基于密度的聚类算法；网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有 K-mean，K-medoids，ISODATA 等。聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。常见的聚类方法有不少，比如 K 均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。K 均值算法最大的优点就是运行速度快，能够处理的数据量大，且易于理解。但缺点也很明显，就是算法性能有限，在高维上可能不是最佳选项。在数据量不大时，可以优先尝试其他算法。当数据量过大时，可以试试 HDBSCAN。仅当数据量巨大，且无法降维或者降低数量时，再尝试使用 K 均值。
六、模糊集法：
模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。
七、web 页挖掘：
通过对 Web 的挖掘，可以利用 Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
八、逻辑回归分析：
反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。数字化转型网www.szhzxw.cn
九、粗糙集法：
是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律；缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。
十、连接分析：
它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。
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