聚类分析 聚类分析是数据挖掘中最常用的一种方法。它的主要目标是将大量数据划分为若干个类别或簇，使得同一类别内的数据尽可能相似，不同类别间的数据尽可能不同。这种方法常用于客户细分、市场研究等领域。
聚类分析方法 聚类分析将一组数据根据相似性和差异性分为不同类别，目的是使同类内部相似性最大，不同类间相似性最小。聚类方法包括基于层次、分区、密度和网格的方法，经典算法有K-means、K-medoids和ISODATA等。
决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型，将数据集分类或回归预测。决策树算法包括IDC5和CART等，它们通过递归地将数据集分割成不同的子集，以形成决策树的各个节点和分支。这种算法易于理解和解释，并且在许多领域得到了广泛应用。聚类算法是数据挖掘中一种无监督学习方法。
数据挖掘技术有以下一些主要方法：分类与聚类。分类是将数据对象按照特定标准进行分类的过程，常用于预测模型。聚类则是将数据自动分组，以揭示数据之间的内在结构和联系。两者都能帮助理解数据的分布和特征。关联规则挖掘。关联规则挖掘主要用于发现数据集中不同属性之间的有趣关系或关联。
数据挖掘的的方法主要有以下几点： 分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。
统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。
1、通过数据挖掘，可以从数据库中提取有用的知识、规律或高层信息，并可以从不同角度观察或浏览。发现的知识可以用于决策、过程控制、信息管理、查询处理等等。
2、把经营情况与财务指标结合起来分析。仅从财务指标数值上无法看出企业经营的具体情况，这些数值本身的意义是有限的。只有详细分析董事会报告及其他信息来源中与该企业经营情况有关的信息之后，把经营情况与财务指标结合起来分析，才能对财务报表数据做出更深层次的理解。 详细分析会计报表附注。
3、我们认为，国际财务报告准则在制定过程中必须充分考虑发展中国家尤其是新兴市场经济国家的实际情况，只有这样，国际财务报告准则才能真正实现其高质量、权威性和全球公认性。与此同时，中国也需要全方位地积极参与国际财务报告准则的制定过程，提升我国在国际准则制定中的话语权和影响力。
