Викладено основні поняття, моделі та методи інтелектуального аналізу даних, які можуть використовуватися під час вирішення практичних завдань розпізнавання образів, прийняття рішень, класифікації та прогнозування. Розглянуто методи пошуку найбільш інформативної комбінації ознак у навчальній виборці. Проаналізовано основні методи вибору інформативної комбінації, розглянуто критерії оцінювання індивідуальної та групової значущості ознак. Наведено моделі інтелектуального аналізу даних. Описано нейромережеві моделі, асоціативні правила, дерева рішень, нейронечіткі моделі. Надано загальну характеристику описаних моделей, виконано їх класифікацію, розглянуто програмні засоби для подання й обробки інтелектуальних моделей. Наведено опис методів синтезу інтелектуальних моделей. Проаналізовано градієнтні методи. Досліджено еволюційні методи, зокрема, надано узагальнену схему роботи генетичних методів, описано оператори ініціалізації, відбору, схрещування та мутації, наведено принципи формування нового покоління та критерії зупинення еволюційного пошуку. Надано загальну характеристику інтелектуальних методів мультиагентної оптимізації та програмних засобів вирішення оптимізаційних завдань для побудови інтелектуальних моделей.