利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回顧分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
操作方法
（01）分類：找出數據庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分爲不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等。
（02）迴歸分析：反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關係，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關係等。
（03）聚類分析：把一組數據按照相似性和差異性分爲幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性儘可能大，不同類別中的數據間的相似性儘可能的小。
（04）關聯規則：描述數據庫中數據項之間所存在的關係的規則，即根據一個事務中某些項的出現可到處另一些項在同一事物中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關係。
（05）特徵分析：從數據庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。
（06）變化和偏差分析：偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。
（07）Web頁挖掘：隨着Internet的迅速發展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，一般是不、分析、評價和管理危機。
特別提示
數據挖掘是一種決策支持過程，它通過高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。這對於一個企業的發展十分重要。
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