Некоторые основные методы, которые применяются в процессе Data Mining:

• Классификация. 2 Метод позволяет определить категорию объекта на основе изучения уже классифицированных примеров. 2
• Кластеризация. 2 Исследует данные без предварительных меток, чтобы разделить их на группы (кластеры) по схожести. 2
• Ассоциативный анализ. 2 Направлен на нахождение часто встречающихся в данных паттернов, правил или ассоциаций. 2 Пример применения — анализ корзины покупок. 2
• Прогнозирование. 2 Метод нацелен на прогноз будущих событий или тенденций на основе исторических данных. 2
• Выявление аномалий. 2 Задача метода — обнаружить необычные, отклоняющиеся паттерны или объекты в данных. 2
• Деревья принятия решений. 1 Используются для классификации или прогнозирования результатов на основе списка заданных критериев. 1
• Нейросети. 1 Это модели для обработки данных, которые состоят из нейронов входного слоя, весовых значений связей и нейронов выходного слоя. 1
• Регрессионный анализ. 1 Помогает определить наиболее значимые факторы в наборе данных, факторы, которыми можно пренебречь, и взаимодействия между ними. 1

Для каждой конкретной задачи в области Data Mining может потребоваться один или комбинация нескольких перечисленных методов. 2