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（1）關聯(lián)分析。關聯(lián)分析能夠在數(shù)據(jù)源中找到目標數(shù)據(jù)的相關聯(lián)系．從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)間的一些關聯(lián)規(guī)律。比如：甲數(shù)據(jù)與乙數(shù)據(jù)間的相互關聯(lián)性或相互依賴性。

（2）聚類。聚類就是將輸入的無任何類型標記的離散且無明顯規(guī)律而言的數(shù)據(jù)．將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則劃分為若干個類或簇．同一個類或簇中的數(shù)據(jù)．應具有較高的相似度。聚類增強了人們對數(shù)據(jù)的認識能力。

（3）趨勢預測。趨勢預測就是在數(shù)據(jù)源中尋找預測性信息．自動對信息進行分析和預測，提出描述重要數(shù)據(jù)類的模型。或者預測未來的數(shù)據(jù)趨勢。這個過程就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術．直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。

（4）概念描述。所謂概念描述，就是對數(shù)據(jù)源中某類需要分析對象的內(nèi)涵，進行概念性的描述。并概括出其特征。

（5）偏差分析。偏差分析就是對數(shù)據(jù)庫中異常數(shù)據(jù)進行檢測．尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別偏差分析可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的新知識。比如：不滿足規(guī)則的特例、分類中的反常實例等等。