尤其资料探勘对象多为变数繁多且笔数庞大的资料，因此，高等统计学多变量分析中用来精简变数的因数分析、用来分类的判别分析以及用来区隔群体的分群分析等，在资料探勘过程中特别常用。
    在改良技术方面，应用较普遍的有决策树理论、类神经网络以及规则归纳法等。
 

    决策树是一种树枝状展现资料受各变数影响的情形的预测模型，根据对目标变数产生效应的不同而建构酒店标识设计分类的规则，一般多运用在对顾客资料的区隔分析上，例如针对有回函与未回函的邮寄对象找出影响其分类结果的变数组合，常用分类方法有CART及CSAID两种。
    类神经网络是一种模拟人脑思考结构的资料分析模式，它由输入的变数与数值自我学习并根据学习经验所得的知识不断调整参数以建构资料的型样。