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

　　5.1分類

　　分類是找出數據庫中一組數據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，將數據庫中的數據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據分類，貝葉斯分類算法，ID3算法和基于BP神經網絡算法等。

　　假定現在我們有一個描述顧客屬性的數據庫，包括他們的姓名、年齡、收入、職業等，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。如果現在有新的顧客添加到數據庫中，我想將新計算機的銷售信息通知顧客，若將促銷材料分發給數據庫中的每個新顧客，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材料，可以在較大的程度上節省成本。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據庫中的數據進行分析，已經建立了一個分類模型，然后利用分類模型對數據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據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據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數據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據集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個對業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現不同的客戶群，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。