数据挖掘主要有统计与数学分析方法、人工智能与机器学习方法、模式识别与可视化技术三种方法。具体介绍如下：统计与数学分析方法：这是数据挖掘的基础方法体系之一。它主要借助回归分析、主成分分析等统计分析技术，通过建立变量间的依赖关系来揭示数据内在规律。回归分析可以研究变量之间的数量关系，例如在市场预测中，通过分析历史销售数据与各种影响因素（如价格、广告投入等）之间的回归关系，来预测未来的销售情况。主成分分析则用于降维，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合变量，从而简化数据结构，更清晰地发现数据中的主要特征和规律。这些方法基于严谨的数学理论，能够为数据挖掘提供可靠的定量分析结果。人工智能与机器学习方法：该体系涵盖了人工神经网络、决策树、模糊集、遗传算法等多种技术。人工神经网络模拟人脑神经元的工作方式，通过大量的神经元连接和训练，能够自动学习数据中的复杂模式和关系，在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。决策树则是一种基于树结构的分类和预测方法，它通过对数据的逐步划分，生成一个决策树模型，用于对新数据进行分类或预测。模糊集可以处理不确定性和模糊性的信息，遗传算法则借鉴生物进化的原理，通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解，这些方法利用搜索算法、建模技术和学习理论，实现了模式识别与自动化推理，为数据挖掘提供了强大的智能处理能力。模式识别与可视化技术：此方法通过关联分析、聚类分析、分类分析等任务，挖掘数据中的模式和规律。关联分析可以发现数据中不同项之间的关联关系，例如在购物篮分析中，发现哪些商品经常被一起购买。聚类分析则是将数据按照相似性进行分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据相似度较低。分类分析则是根据已知的类别信息，对新的数据进行分类。同时，结合可视化手段（如直方图、散点图），将这些规律以用户可理解的方式呈现出来，使用户能够更直观地观察和分析数据中的信息。这些方法共同构成了数据挖掘从数据准备到规律表达的核心流程，在实际应用中，往往需要根据具体的问题和数据特点，综合运用多种方法，以达到更好的数据挖掘效果。