基础统计算法包：提供了常用的基础统计分析功能，包括：均值分析、频率分析、描述统计、交叉表、二元变量相关分析、典型相关分析、偏相关分析、参数检验（单样本均值检验、单样本方差检验、单样本比例检验、双样本均值检验、双样本方差检验、双样本比例检验、配对双样本均值检验）、非参数检验（卡方检验、二项分布检验、游程检验、单样本K-S检验、两个独立样本检验、多个独立样本检验、两个相关样本检验、多个相关样本检验）等。

高级统计统计算法包：提供多样的高级统计分析功能，涵盖常用算法以及专用算法，包括：回归分析（线性回归、二值逻辑回归、多值逻辑回归、有序回归、岭回归、主成分回归、曲线回归）、生存分析（寿命表、比例风险模型、KM过程）、聚类分析（快速聚类、分层聚类）、判别分析、因子分析、主成分分析、时间序列分析（ARIMA模型、X11模型、季节解构、移动平均、指数平滑、X-12-ARIMA模型）、方差分析、协整分析（单位根检验、协整检验、误差修正模型）、面板数据模型、联立方程、向量自回归、指标分析（时差相关分析、K-L信息量）等。

数据挖掘算法包：提供了目前国内市场上最为完备的挖掘方法，包括：神经网络（RBF神经网络、BP神经网络、ART1神经网络、Kohonen神经网络、Hopfield神经网络）、决策树、关联规则（单维关联规则、多维关联规则）、模糊聚类、粗糙集、支持向量机、孤立点分析，贝叶斯网络等。

    大数据数据挖掘领域的十大经典算法：包括C4.5、K-Means算法、Support vector machines、Apriori algorithm、最大期望(EM)算法、PageRank、AdaBoost、kNN: k-nearest neighbor classification、Naive Bayes、 CART: 分类与回归树。