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數(shù)據(jù)挖掘按照其挖掘任務主要包括分類和預測、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘，回歸發(fā)現(xiàn)和序列模式發(fā)現(xiàn)等技術。在選擇某種數(shù)據(jù)挖掘技術之前，首先要將需要解決的問題轉化成正確的數(shù)據(jù)挖掘任務，然后根據(jù)挖掘的任務來選擇使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術。在電子商務活動中，主要使用下面的一些數(shù)據(jù)挖掘技術。

　　5.1分類

　　分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型或分類函數(shù)，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。分類的主要方法有基于決策樹模型的數(shù)據(jù)分類，貝葉斯分類算法，ID3算法和基于BP神經網絡算法等。

　　假定現(xiàn)在我們有一個描述顧客屬性的數(shù)據(jù)庫，包括他們的姓名、年齡、收入、職業(yè)等，我們可以按照他們是否購買某種商品（例如，計算機）來進行分類。如果現(xiàn)在有新的顧客添加到數(shù)據(jù)庫中，我想將新計算機的銷售信息通知顧客，若將促銷材料分發(fā)給數(shù)據(jù)庫中的每個新顧客，如此可能會導致耗費較多的精力和物力。而若我們只給那些可能購買新計算機的顧客分發(fā)材料，可以在較大的程度上節(jié)省成本。為此，可以構造和使用分類模型。分類方法的特點是通過對示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析，已經建立了一個分類模型，然后利用分類模型對數(shù)據(jù)庫中的其它記錄進行分類。

　　5.2聚類分析

　　聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數(shù)據(jù)挖掘領域最為常見的技術之一。常用的聚類分析方法有：分割聚類方法，層次聚類方法，基于密度的聚類方法和高維稀疏聚類算法等。聚類分析方法與分類方法的不同之處是聚類事先對數(shù)據(jù)集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個對業(yè)務很熟悉的人來解釋這樣聚集的意義。很多情況下一次聚集你得到的分類對你的業(yè)務來說可能并不好，這時你需要刪除或增加變量以影響分類的方式，經過幾次反復之后才能最終得到一個理想的結果。聚類分析方法在電子商務中的使用也極其廣泛。其中一個典型的應用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征。通過對聚類的客戶特征的提取，把客戶群分成更細的市場，提供針對性的服務。