1、數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。
2、數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統(tǒng)計分析：假設(shè)檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。
6、數(shù)據(jù)挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預(yù)測：預(yù)測模型、機器學(xué)習(xí)、建模仿真。
8、結(jié)果呈現(xiàn)：云計算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。