數據挖掘是一種使用計算機科學技術從數據中提取信息的過程，它涉及多種方法和算法。以下是數據挖掘的幾種常見方法：
描述型分析。這是最基本的數據挖掘形式，主要用於理解和總結數據的特徵。它通常涉及數據的基本統計和分析，以提供對業務指標和衡量方法的洞察。
診斷型分析。建立在描述型分析的基礎上，診斷型分析通過深入分析數據，找出數據中的模式和關係，幫助理解數據的核心特徵。
預測型分析。預測型分析主要用於預測未來事件或結果的可能性。它通過使用預測模型來估計某個可量化值或事件發生的時間點。
決策樹方法。決策樹是一種監督學習方法，它通過將數據分類到不同的「葉節點」來工作，每個節點代表一個類別或值，這種方法可以用於分類和回歸問題。
統計分析方法。這種方法涉及在資料庫欄位項之間建立函式關係和相關關係，常用的統計分析方法包括回歸分析、相關分析和差異分析等。
模糊集方法。模糊集理論用於處理不精確或模糊的數據，它通過使用隸屬度來描述事物的不確定性，適用於處理具有模糊性的數據。
聚類分析。聚類分析是一種無監督學習方法，它將數據分為幾個不同的組或「簇」，同一簇內的數據具有相似性。
神經網路。神經網路是一種模擬人腦神經系統的算法，它適用於處理複雜的非線性問題，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。
此外，還有如向下拉、向右拉、向左拉、中位等挖掘機操作方法。