数据挖掘的方法主要包括：聚类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类与预测以及异常检测。
聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的方法。它是指将大量的数据划分为若干个类别或簇，使得同一类别中的数据相似度较高，不同类别中的数据差异较大。聚类分析的方法包括K均值聚类、层次聚类等。这些方法可以帮助我们找出数据中的模式和结构，对于市场细分、客户分析等场景非常有用。
关联规则挖掘是从数据集中发现变量之间的关系或关联性的过程。这种方法常用于购物篮分析，发现不同商品之间的关联关系，从而进行商品推荐或优化货架布局。关联规则挖掘的经典算法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
序列模式挖掘是挖掘数据中事件发生的顺序或时间序列模式的过程。这种方法在金融分析、网络日志分析等领域应用广泛，可以帮助发现异常交易模式、用户访问模式等。常见的序列模式挖掘方法包括基于GSP（Generalized Sequential Pattern）的算法等。
分类与预测是数据挖掘中另一重要任务。分类是根据已知的数据集对未知数据进行分类的过程，而预测则是基于历史数据对未来进行预测的过程。常用的分类与预测方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。这些方法在信用评估、市场预测等领域有广泛应用。
异常检测是数据挖掘中识别与正常数据模式明显不符的数据点的过程。这些异常数据可能是由于错误、噪声或其他原因造成的，但也可能包含有价值的信息。异常检测方法包括基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法等。在网络安全、欺诈检测等领域，异常检测发挥着重要作用。
以上即为数据挖掘中常用的几种方法，每种方法都有其特定的应用场景和优势，根据实际需求选择合适的方法可以有效地从数据中提取有价值的信息。