資料探勘方法有分類、迴歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析。
資料探勘（英語：Datamining），又譯為資料探勘、資料採礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD）中的一個步驟。資料探勘一般是指從大量的資料中自動搜尋隱藏於其中的有著特殊關係性（屬於Associationrulelearning）的資訊的過程。主要有資料準備、規律尋找和規律表示3個步驟。資料探勘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。資料探勘通常與電腦科學有關，並通過統計、線上分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
