1.分類
分類是壹種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進壹步分析，能夠進壹步挖掘事物的本質。
2.回歸
回歸是壹種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，然後建立回歸模型，並且根據實測數據來求解模型的各個參數，之後再評價回歸模型是否可以擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進壹步預測。
3.聚類
聚類是根據數據的內在性質將數據分成壹些聚合類，每壹聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的壹種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。
4.相似匹配
相似匹配是通過壹定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用壹個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。
5.頻繁項集
頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是壹種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業、網絡安全等領域。
6.統計描述
統計描述是根據數據的特點，用壹定的統計指標和指標體系，表明數據所反饋的信息，是對數據分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態的圖形表現等。
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