利用數據挖掘開展數據統計分析常見的方法關鍵有歸類、多元回歸分析、聚類算法、關聯規則、特點、轉變和誤差剖析、web頁挖掘等，他們各自從不一樣的視角對數據信息開展挖掘
1、神經元網絡方法
神經元網絡因為自身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍布儲存和高寬比容錯機制等特點特別適合處理數據挖掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。
2、遺傳算法
遺傳算法是一種根據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的任意優化算法，是一種仿生技術全局性提升方法。遺傳算法具備的暗含並行性、便於和其他實體模型融合等特性促使它在數據挖掘中被多方面運用。
3、決策樹算法方法
決策樹算法是一種常見於預測模型的優化算法，它根據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的關鍵優勢是敘述簡易，歸類速度更快，非常合適規模性的數據處理方法。
粗集基礎理論是一種科學研究不精準、不確定性專業知識的數學工具。粗集方法幾個優勢：不用得出附加信息；簡單化鍵入信息的表述室內空間；優化算法簡易，便於實際操作。粗集解決的目標是相近二維關係表的信息表。
4、遮蓋正例牴觸典例方法
它是利用遮蓋全部正例、牴觸全部典例的觀念來找尋標準。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的挑選子相溶則捨棄，反過來則保存。按此觀念循環系統全部正例種子，將獲得正例的標準(挑選子的合取式)。
5、數據分析方法
在資料庫查詢欄位名項中間存有二種關聯：函數關係和相關分析，對他們的剖析可選用應用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫查詢中的信息開展剖析。可開展常見統計分析、多元回歸分析、相關性分析、差異分析等。
6、模糊集方法
即利用模糊不清結合基礎理論對具體難題開展模糊不清評定、模糊不清管理決策、模糊不清系統識別和模糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般模糊不清結合基礎理論是用隸屬度來描繪模糊不清事情的亦此亦彼性的。
絕大多數挖掘技術性，現階段，還必須改善現有數據挖掘和深度學習技術性；開發設計移動數據網絡挖掘、特異性群聊挖掘、圖挖掘等新式數據挖掘技術性；提升根據目標的數據信息連接、相似度連接等大數據預處理技術性；提升客戶興趣愛好剖析、網際網路行為分析、感情文本挖掘等朝向行業的大數據挖掘技術性。