Analiza data mining poate fi un proces util care oferă rezultate diferite în funcție de algoritmul specific utilizat pentru evaluarea datelor. Tipurile comune de analiză de data mining includ analiza exploratorie a datelor (EDA), modelarea descriptivă, modelarea predictivă și descoperirea de modele și reguli. Utilizarea fiecăruia dintre aceste instrumente de extragere a datelor oferă o perspectivă diferită asupra informațiilor colectate. Profesioniștii care folosesc aceste tehnici pot obține o perspectivă suplimentară asupra unei probleme sau probleme de îngrijorare pe baza instrumentului de analiză specific utilizat.
Din cauza rezultatelor diferite pe care le oferă instrumentele de analiză de extragere a datelor atunci când sunt utilizate, este pertinent să se ia în considerare o revizuire de bază a fiecăruia. Analiza exploratorie a datelor, sau EDA, implică revizuirea unui set de date fără obiective clare pentru examinare. Variabilele care definesc datele sunt folosite ca bază pentru furnizarea de reprezentări vizuale cercetătorului. Pe măsură ce numărul de variabile crește, acest instrument de analiză poate deveni mai puțin eficient pentru vizualizarea datelor.
Modelarea descriptivă este un instrument de analiză de extragere a datelor utilizat pentru a descrie colectiv toate datele dintr-un anumit set de date. Mai exact, această abordare sintetizează toate datele pentru a oferi informații despre tendințe, segmente și clustere care sunt prezente în informațiile căutate. Analiza descriptivă de extragere a datelor este folosită în mod obișnuit în publicitate. Un exemplu în acest sens este segmentarea pieței în care marketerii iau grupuri mai mari de clienți și îi segmentează după caracteristici omogene.
Alte instrumente includ, de asemenea, modelarea predictivă. Modelarea predictivă presupune dezvoltarea unui model bazat pe datele existente. Modelul este apoi folosit ca bază pentru predicția unei alte variabile care este relevantă pentru datele analizate. Termenul „predictiv” indică faptul că acest instrument de extragere a datelor poate permite utilizatorului să prezică o anumită valoare pe baza a ceea ce este cunoscut în setul de date. Analiza predictivă poate fi utilizată de agenții de marketing pentru a determina ce produse caută clienții. Pe baza tendințelor actuale de achiziție, agenții de marketing pot fi capabili să facă predicții despre ce produse noi ar putea fi populare în viitor.
Descoperirea tiparelor și regulilor diferă de instrumentele de extragere a datelor descriptive și predictive. În timp ce instrumentele descriptive și predictive folosesc construirea modelelor ca bază pentru analiză, descoperirea tiparelor și a regulilor se concentrează pe identificarea tiparelor din date. De exemplu, marketerii care lucrează pentru magazine alimentare folosesc adesea acest instrument de analiză de extragere a datelor ca mijloc de a determina modelele de cumpărare. Determinând ce produse cumpără în mod constant clienții în aceeași comandă, pot fi dezvoltate promoții direcționate pentru articole.