数据挖掘的行业应用范围非常广泛，这些行业所面临的具体问题或许不同，但真要研究起来却总绕不过四类问题：聚类、预测、关联与模式识别，其实很多切入点、分析思路都是类似的。
下面是一些常用于研究这四类问题的模型与算法。

• 基本统计方法

方差分析：研究分类变量与数值型变量的相关关系
相关分析：主要研究数值变量间的线性相关关系
列联分析：研究分类变量间的独立性

• 常用模型与算法

主成分分析：将多个变量规约为少数几个综合变量，新变量为原变量的线性组合
因子分子：从多个变量中提取少数几个内部因子，每个原始变量均为内部因子的线性组合
两者都是变量降维的重要方法，另，主成分可用于综合指标体系的建立，因子分析可用于研究变量的内部结构。
回归分析：数值型被解释变量与多个解释变量间的线性关系
logit回归：二元分类型解释变量多个解释变量间的非线性关系
聚类分析：通过未知类别的样本的变量特征判断其所属类别，是一种典型的非监督式模型
判别分析：通过未知类别的样本及其变量特征判断新样本的所属类别，是一种典型的监督式模型

关联分析：研究子项间的关联关系，如啤酒与尿布
神经网络：通过模拟神经细胞与细胞传导的机制而建立的模型
决策树：按照某一输入变量的具体规则，决定输出变量的取值
随机森林：基于决策树的集成算法
svm：在一个N维空间找到一个“超平面”，将样本点隔开分组
集成学习：表决算法，由多个模型的结果综合而来

• 文本分析

词频统计：统计词语在文本中的重要性程度（简单版：词频；进化版：TF-IDF）
情感分析：判断文本的情感倾向性
主题分析：提炼文本的主题（通常是关键词）
文本聚类：将未知类别的文本分类
文本分类：通过已知文本的类别信息划分新文本所属类别