聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象按照它们之间的相似性进行分组，使得同一组（即，一个聚类）中的对象相互之间非常相似，而与其他组的对象非常不同。常见的聚类算法包括K-均值聚类、层次聚类、DBSCA等。
关联规则挖掘是一种发现数据集中变量之间有趣关系的方法，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。常见的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-growh等。
分类与预测是数据挖掘中的一项基本任务，它通过使用已知分类结果的训练数据来建立模型，并预测新数据点的类别。常见的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。
异常检测是在数据集中寻找与大多数数据明显不同的对象的过程。这些异常值可能是由于错误、欺诈或异常事件引起的。常见的异常检测算法有基于统计的方法、基于距离的方法等。
时序模式挖掘是用于发现时间序列数据中的重复模式或趋势的方法。这种技术可以用于股票价格预测、销售预测等。常见的时序模式挖掘算法有滑动窗口方法、ARIMA模型等。
文本挖掘是处理和分析大量文本数据以提取有用信息和知识的过程。这包括文本分类、文本聚类、情感分析、实体识别等任务。常见的文本挖掘算法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
社交网络分析是研究社交网络的结构和动态行为的工具和方法。这包括社区检测、影响力分析、情感分析等任务。常见的社交网络分析算法有PageRak、影响力传播模型等。
空间数据挖掘是处理和分析空间数据以提取有用信息和知识的过程。这包括空间关联规则挖掘、空间聚类、空间分类等任务。常见的空间数据挖掘算法有R树、网格聚类等。
对于连续变量，我们通常使用回归分析来探索变量之间的关系，以及预测新数据点的连续值。常见的回归分析算法有多元线性回归、逻辑回归等。对于时间序列数据，我们还可以使用ARIMA模型等进行时间序列回归分析。
