1.基于历史的MBR分析

基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。

MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。

MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

2.购物篮分析

购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

购物篮分析基本运作过程包含下列三点：

选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

3.决策树

决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

4.遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

5.聚类分析

聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。

1.描述型分析：发生了什么?

这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析：为什么会发生?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。

良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

3.预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

1、基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

2、非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

4、新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

5、价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。