•分析挖掘的内容就多了。包括假设检验、方差分析、回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、对应分析、多维尺度分析、信度分析、生存分析、分类预测、聚类分析、关联规则、时间序列分析和著名的灰色理论。后几个应用较多。
•分类预测的方法包括决策树、神经网络、支持向量机(SVM)、Logistic回归、判别分析和贝叶斯网络。
•聚类分析包括K-Means聚类、kohonen网络聚类、两步聚类和层次聚类。
•关联规则的算法有Apriori算法、GRI算法和Carma算法。
•时间序列分析包括：简单回归分析法。
•趋势外推法、指数平滑法、自回归法、ARIMA模型、季节调整法。