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    尤其資料探勘對象多為變數繁多且筆數龐大的資料，因此，高等統計學多變量分析中用來精簡變數的因數分析、用來分類的判別分析以及用來區隔群體的分群分析等，在資料探勘過程中特別常用。
    在改良技術方面，應用較普遍的有決策樹理論、類神經網絡以及規則歸納法等。
 

    決策樹是一種樹枝狀展現資料受各變數影響的情形的預測模型，根據對目標變數產生效應的不同而建構酒店標識設計分類的規則，一般多運用在對顧客資料的區隔分析上，例如針對有回函與未回函的郵寄對象找出影響其分類結果的變數組合，常用分類方法有CART及CSAID兩種。
    類神經網絡是一種模擬人腦思考結構的資料分析模式，它由輸入的變數與數值自我學習并根據學習經驗所得的知識不斷調整參數以建構資料的型樣。