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（1）關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析能夠在數據源中找到目標數據的相關(guān)聯(lián)系．從而發(fā)現數據與數據間的一些關(guān)聯(lián)規律。比如：甲數據與乙數據間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴(lài)性。

（2）聚類(lèi)。聚類(lèi)就是將輸入的無(wú)任何類(lèi)型標記的離散且無(wú)明顯規律而言的數據．將數據按一定的規則劃分為若干個(gè)類(lèi)或簇．同一個(gè)類(lèi)或簇中的數據．應具有較高的相似度。聚類(lèi)增強了人們對數據的認識能力。

（3）趨勢預測。趨勢預測就是在數據源中尋找預測性信息．自動(dòng)對信息進(jìn)行分析和預測，提出描述重要數據類(lèi)的模型?；蛘哳A測未來(lái)的數據趨勢。這個(gè)過(guò)程就是利用數據挖掘技術(shù)．直接由數據本身得出結論。

（4）概念描述。所謂概念描述，就是對數據源中某類(lèi)需要分析對象的內涵，進(jìn)行概念性的描述。并概括出其特征。

（5）偏差分析。偏差分析就是對數據庫中異常數據進(jìn)行檢測．尋找觀(guān)測結果與參照值之間有意義的差別偏差分析可以發(fā)現一些潛在的新知識。比如：不滿(mǎn)足規則的特例、分類(lèi)中的反常實(shí)例等等。