数据挖掘中常用的数据挖掘算法有： 　　1.决策树：该算法分析数据并创建一个不断重复的树枝系列，直到没有更多的相关树枝可以建立，得到一棵二进制树结构，其中树枝可按特定的标准找出最需要的结果。 　　2.聚类：将数据以聚类的形式聚集，如按范围分组聚集、按产品分组聚集等。 　　3.关联：找出多个目标之间的相互关联的因素，如超市中的哪些商品是同一次被够买走的-啤酒和尿布等。这些算法通常是由第三方供应商提供。 　　4.回归分析和排序：该算法用于找出预期的结果与影响结果的诸多变量之间的关系。回归分析源于统计学分析，统计分析通常使用的模型有线性分析和非线性分析、连续回归和逻辑回归分析、单变量和多变量分析，及时间序列分析。这些算法通常由第三方供应商提供。