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只有掌握了正確的數據分類方法和數據處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是數據分析員必備的9種數據分析思維模式：
1. 分類
分類是一種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。
2. 回歸
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回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。
3. 聚類
聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。
數據聚類是對于靜態數據分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，數據挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。
4. 相似匹配
相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。
5. 頻繁項集
頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業、網絡安全等領域。
6. 統計描述
統計描述是根據數據的特點，用一定的統計指標和指標體系，表明數據所反饋的信息，是對數據分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態的圖形表現等。
7. 鏈接預測
鏈接預測是一種預測數據之間本應存有的關系的一種方法，鏈接預測可分為基于節點屬性的預測和基于網絡結構的預測，基于節點之間屬性的鏈接預測包括分析節點資審的屬性和節點之間屬性的關系等信息，利用節點信息知識集和節點相似度等方法得到節點之間隱藏的關系。與基于節點屬性的鏈接預測相比，網絡結構數據更容易獲得。復雜網絡領域一個主要的觀點表明，網絡中的個體的特質沒有個體間的關系重要。因此基于網絡結構的鏈接預測受到越來越多的關注。
8. 數據壓縮
數據壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數據量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的算法對數據進行重新組織，減少數據的冗余和存儲的空間的一種技術方法。數據壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。
9. 因果分析
因果分析法是利用事物發展變化的因果關系來進行預測的方法，運用因果分析法進行市場預測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計算經濟模型和投人產出分析等方法也較為常用。
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