異常檢測(cè)：通過設(shè)定正常值范圍，當(dāng)數(shù)據(jù)值超出這個(gè)范圍時(shí)，就認(rèn)為該數(shù)據(jù)是異常的。常用的異常檢測(cè)算法有Z-score、IQR（四分位數(shù)）、箱線圖等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：通過分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，找出頻繁出現(xiàn)的模式和關(guān)系。常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法有Apriori、FP-Growth、Eclat等。

聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性進(jìn)行分組，將相似的數(shù)據(jù)歸為一類。常用的聚類算法有K-means、DBSCAN、層次聚類等。

時(shí)間序列分析：對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)和變化。常用的時(shí)間序列分析方法有自回歸模型（AR）、移動(dòng)平均模型（MA）、自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）等。

文本挖掘：對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用的信息。常用的文本挖掘方法有詞頻統(tǒng)計(jì)、TF-IDF、主題模型（如LDA）等。

可視化分析：通過圖表等形式直觀地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，幫助理解數(shù)據(jù)特性。常用的可視化工具有Tableau、PowerBI、Python的matplotlib、seaborn等。

機(jī)器學(xué)習(xí)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。