数据挖掘系统提供的种类很多。 数据挖掘系统可从以下集成技术中获得：
空间数据分析
信息检索
模式识别
图像分析
信号处理
图形学
网络技术
商务活动
生物信息学
数据挖掘系统分类
数据挖掘系统可以根据以下标准进行分类：
数据库技术
统计/统计学
机器学习
信息科学
可视化
其他学科
其他分类标准：
按类型挖掘分类数据库
根据知识挖掘的分类
根据各种利用技术进行分类
按对应的APP应用程序分类
按分类的数据库间挖掘
可以根据示例挖掘数据库中的数据挖掘系统进行分类。 数据库系统可以根据各种标准进行分类，包括数据模型、数据类型等，并可以相应地对数据挖掘系统进行分类。 例如，按数据模型的数据库进行分类可能有关系、事务、对象-关系或数据仓库挖掘系统。
基于分类的知识开采
我们可以根据类型知识挖掘的数据挖掘系统进行分类。 这是一种指示数据挖掘系统已分类的功能。 例如，以下情况：
说明
区分开来
关联与相关性分析
分类
预测
聚类
异常值分析
进化分析
分类取决于使用的技术种类
我们可以基于样本用技术的数据挖掘系统进行分类。 可以根据参与用户交互和分析的方式程度来描述这些技术。
分类按对应的APP应用程序分类
每个APP应用程序都可以支持数据挖掘系统的分类。 这些APP应用程序包括：
金融公司
通信
DNA
股票市场
电子邮件
将数据挖掘系统与数据库或数据仓库系统集成
数据挖掘系统必须与数据库或数据仓库系统集成。 如果数据挖掘系统未与数据库或数据仓库系统集成，系统是否进行通信。 这个计划被称为非结合方案。 该方案侧重于设计和开发用于挖掘现有数据集的高效有效的算法。
这里是一体化计划的列表：
无连接器-此方案的数据挖掘系统不使用数据库或数据仓库功能。 然后，检索特定的数据挖掘算法、数据的特定源和处理的数据。 数据挖掘的结果保存在单独的文件中。
松散耦合-此方案的数据挖掘系统可能使用一些数据库系统和数据仓库系统的功能。 然后，由这些系统从获取数据的呼吸系统进行管理，并对这些数据进行数据挖掘而得到的数据。 然后，将其保存到文件中，或者保存在数据库或数据仓库中指定位置的挖掘结果。
半绑定-在此方案下的数据挖掘系统可以在数据库或数据仓库系统中提供，方法是高效地执行数据挖掘基元，以实现扭结。
合并-这种合并方式的数据挖掘系统可以顺利集成到数据库或数据仓库系统中。 数据挖掘子系统被视为信息系统的功能组件。
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