（1）关联分析。关联分析能够在数据源中找到目标数据的相关联系．从而发现数据与数据间的一些关联规律。比如：甲数据与乙数据间的相互关联性或相互依赖性。
（2）聚类。聚类就是将输入的无任何类型标记的离散且无明显规律而言的数据．将数据按一定的规则划分为若干个类或簇．同一个类或簇中的数据．应具有较高的相似度。聚类增强了人们对数据的认识能力。
（3）趋势预测。趋势预测就是在数据源中寻找预测性信息．自动对信息进行分析和预测，提出描述重要数据类的模型。或者预测未来的数据趋势。这个过程就是利用数据挖掘技术．直接由数据本身得出结论。
（4）概念描述。所谓概念描述，就是对数据源中某类需要分析对象的内涵，进行概念性的描述。并概括出其特征。
（5）偏差分析。偏差分析就是对数据库中异常数据进行检测．寻找观测结果与参照值之间有意义的差别偏差分析可以发现一些潜在的新知识。比如：不满足规则的特例、分类中的反常实例等等。
